动态规划悬线法

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了动态规划悬线法相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

悬线法是用来处理子矩阵相关的问题,在一个矩形中寻找一个最大的满足条件的矩阵
悬线法的基本思路,维护三个数组,l[N][N],r[N][N],up[N][N]。
l[N][N]:用来记录在当前这个位置满足条件的左边界,也就是可以往左延伸到哪一列。
r[N][N]:用来记录当前和这个位置满足条件的右边界,也就是可以往右延伸到哪一列
up[N][N]:用来记录当前这个位置满足条件高度,也就是可以往上延伸到哪个位置

eg:

P1169 [ZJOI2007]棋盘制作.
国际象棋是世界上最古老的博弈游戏之一,和中国的围棋、象棋以及日本的将棋同享盛名。据说国际象棋起源于易经的思想,棋盘是一个8 \\times 88×8大小的黑白相间的方阵,对应八八六十四卦,黑白对应阴阳。
而我们的主人公小Q,正是国际象棋的狂热爱好者。作为一个顶尖高手,他已不满足于普通的棋盘与规则,于是他跟他的好朋友小W决定将棋盘扩大以适应他们的新规则。
小Q找到了一张由N \\times MN×M个正方形的格子组成的矩形纸片,每个格子被涂有黑白两种颜色之一。小Q想在这种纸中裁减一部分作为新棋盘,当然,他希望这个棋盘尽可能的大。
不过小Q还没有决定是找一个正方形的棋盘还是一个矩形的棋盘(当然,不管哪种,棋盘必须都黑白相间,即相邻的格子不同色),所以他希望可以找到最大的正方形棋盘面积和最大的矩形棋盘面积,从而决定哪个更好一些。
于是小Q找到了即将参加全国信息学竞赛的你,你能帮助他么?

对这个三个矩阵进行操作后就可以的得到这个子矩阵的长和宽
长为

int len=r[i][j]-l[i][j]+1;

宽为

up[i][j]

以此不断迭代可以得到最大的子矩阵面积

 ans2=max(ans2,up[i][j]*len);

测试样例:

3 7
0 0 1 0 1 0 1
1 0 1 0 1 1 0
1 0 1 0 1 0 1
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=2010;
typedef long long ll;

int ma[N][N],l[N][N],r[N][N],up[N][N];

int main()
{
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            scanf("%d",&ma[i][j]);
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            l[i][j]=j;
            r[i][j]=j;
            up[i][j]=1;            
        }
    }    
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=2;j<=m;j++)
        {
            if(ma[i][j]!=ma[i][j-1])
            {
                l[i][j]=l[i][j-1];
            }  
        }
        for(int j=m-1;j>=0;j--)
        {
            if(ma[i][j]!=ma[i][j+1])
            {
                r[i][j]=r[i][j+1];
            }
        }
    }

首先需要根据定义求出l[N][N],r[N][N],up[N][N]三个矩阵

    int ans1=0,ans2=0;
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            if(i==1)continue;
            if(ma[i][j]!=ma[i-1][j])
            {
                up[i][j]=up[i-1][j]+1;
                l[i][j]=max(l[i][j],l[i-1][j]);
                r[i][j]=min(r[i][j],r[i-1][j]);
            }
            int len=r[i][j]-l[i][j]+1;
            ans1=max(ans1,min(up[i][j],len));
            ans2=max(ans2,up[i][j]*len);
        }   
    }
    cout<<ans1*ans1<<endl;
    cout<<ans2<<endl;
    return 0;
}

以上是关于动态规划悬线法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

BZOJ_3039_玉蟾宫_(动态规划+悬线法)

动态规划之悬线法模板(最大子矩阵问题)

HDU 6957 Maximal submatrix(悬线法 || 优先队列 || 单调栈 )

悬线法刷题记录

bzoj3039玉蟾宫 悬线法

悬线法