动态规划基础数字金字塔

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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基础数字金字塔相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

题目链接:1258:【例9.2】数字金字塔

 

 

1258:【例9.2】数字金字塔


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【题目描述】

观察下面的数字金字塔。写一个程序查找从最高点到底部任意处结束的路径,使路径经过数字的和最大。每一步可以从当前点走到左下方的点也可以到达右下方的点。

技术图片

在上面的样例中,从13到8到26到15到24的路径产生了最大的和86。

【输入】

第一个行包含R(1≤ R≤1000),表示行的数目。

后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数。

所有的被供应的整数是非负的且不大于100。

 

【输出】

单独的一行,包含那个可能得到的最大的和。

【输入样例】

5
13
11 8
12 7  26
6  14 15 8
12 7  13 24 11

【输出样例】

86

 

 

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 【动态规划基础】数字金字塔

  经典的动态规划

方法一:贪心

  题目里说了,从上往下走,要求出路径的最大值,那么我最先想到的方法就是——

  你每次都走最大的一边就可以了啊。

  就像这样:

技术图片

  

  但是,如果你是一个善于造数据来验证你的算法的人,你很快就会发现自己算法的问题,就像这样:

1
2 1
1 2 9
1 2 8 9
3 3 2 9 9

  在这一组数据中,如果使用贪心算法,就会一开始就左边,从而错失下面全是9的右边。

  也就是说,贪心算法看得太近了,没有顾全大局。

方法二:搜索 & 记忆化搜索

  像我这样的暴力型选手,碰见什么题都要用搜索写一遍。可以对拍不说,写不出来的时候,还可以骗分。

 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int jzt[1005][1005], maxn, summ, n;

void dfs(int i, int j)
    if(i==n)
        maxn=maxn>summ?maxn:summ;
    
    else
        summ+=jzt[i+1][j];
        dfs(i+1, j);
        summ-=jzt[i+1][j];
        summ+=jzt[i+1][j+1];
        dfs(i+1, j+1);
        summ-=jzt[i+1][j+1];
    


int main()
    scanf("%d", &n);
    for(int i=0; i<n; i++)
        for(int j=0; j<=i; j++)
            scanf("%d", &jzt[i][j]);
        
    

    dfs(0, 0);
    printf("%d", maxn+jzt[0][0]);

    return 0;

 

技术图片

 

   T了。。

  但是没关系,我们还有搜索优化利器:记忆化。

  技术图片

 

 

   通过观察与推理,我们会发现,中间的这些点到底端的最优解会被重复计算,所以我们要把这些状态记忆下来,四舍五入约等于全部记下来(其实是我懒得做特判)。。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int n, bz[1005][1005], jzt[1005][1005];

int dfs(int x, int y)
    if(x==n-1) return jzt[x][y];
    else
        if(bz[x][y]) return jzt[x][y];
        else
            bz[x][y]=1;
            jzt[x][y]+=max(dfs(x+1, y), dfs(x+1, y+1));
            return jzt[x][y];
        
    


int main()
    scanf("%d", &n);
    for(int i=0; i<n; i++)
        for(int j=0; j<=i; j++)
            scanf("%d", &jzt[i][j]);
        
    
    printf("%d", dfs(0, 0));

    return 0;

技术图片

 

  这次,就功地AC了,不得不感叹记忆化的强大。其实记忆化搜索的用时就已经相当于动态规划了(这也是为什么我把搜索学好后才学动态规划)。。

方法三:动态规划(递推)

  现在,想象一下,通过某些神奇的算法,你已经成功走到了倒数第二行的某一个位置,那么下一步应该怎么走呢?

  很明显,只要走最大的那个就可以了。因为这里只有最后一步了,局部最优解就等于全局最优解。

  但事实是,你并不知道这个神奇的算法。。。所以你还是不知道你会走到倒数第二行的哪个位置。

  但是,无论如何,你最终都会走到倒数第二行的n-1个点之一。那么我们就把到任意一个点的全局最优解求出来吧。

技术图片

  那么知道了倒数第二行怎么走,那么我们就再进一步吧。

通过某些神奇的算法,你已经成功走到了 n-2 行(倒数第三行)的某一个位置,那么下一步应该怎么走呢?

   这时,我们就不能通过单纯的比大小来决定了。

  但是,我们通过上一步的计算,已经知道了走到 n-1 行的最优解,而且,我们也可以算出来走到 n-1 行某一个位置之后走到的点的和(这里指之前算出的最优解)

  那么问题就很简单了,只需要走这个值最大的一边就可以了。

 

技术图片

  

  重复这个过程。。。

 

  最后:

通过某些神奇的算法,你已经成功走到了第 1 行的某一个位置,那么下一步应该怎么走呢?

  显然,我们已经知道了下一步该怎么走,,而且这时,我们就可以考虑这个“神奇的算法”了。

  由于第一行只有一个数,所以我们可以肯定的是,我们走到的一定是这个位置。

  最后,再算出第一步该怎么走时,你就算出了这个最优路径。

 

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int n, a[1005][1005];

int main()
    cin >> n;
    for(int i=0; i<n; i++)
        for(int j=0; j<=i; j++)
            cin >> a[i][j];
        
    
    for(int i=n-2; i>=0; i--)
        for(int j=0; j<=i; j++)
            a[i][j] += max(a[i+1][j], a[i+1][j+1]);
        
    
    cout << a[0][0];

    return 0;

 

以上是关于动态规划基础数字金字塔的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

ACM程序设计动态规划 第一篇 引入

动态规划--Kin

动态规划入门(dp)

递归与动态规划----基础篇2

[动态规划]数字三角形

动态规划基础