POJ.3176.Cow Bowling

本文介绍了一种利用动态规划解决寻找三角形网格中最小路径的问题,并通过动态数组优化内存使用,适用于数据规模较大的场景。

这道题属于比较简单的DP,对于每个点way[i][j],其必然是经由way[i-1][j]或者way[i-1][j-1]而来的,因此设置way[i][j]数组,其值就是表示来到这点的最小距离。状态转移方程可知为:

 

way[i][j]+=std::max(way[i-1][j],way[i-1][j-1]);

 

然而本道题的关键在于使用动态数组,虽然本题的数据规模不要求,但与这道题完全一样只是数据规模不同的另一道题POJ1163则有这方面的要求。因此可以尝试在这道题里使用动态数组,减少计算量和空间。

为保证状态转移方程的和谐一致,可以对三角形增加两道侧边,亦即形成实际数据从每行下标为1开始,最后每行数组的结尾是0,就是说每行数组的大小比其列的下标多2。


感谢博主:http://blog.youkuaiyun.com/lyy289065406/article/details/6648150 我基本是参考她思想,同时也从这篇博文中得知可以这样子进行动态数组的生成以及要求。谢谢!


/*
 * POJ3176.CPP
 *
 *  Created on: 2014年7月8日
 *      Author: Prophet
 */
#include<cstdio>
#include<algorithm>
int main(){
	int n;
	while(scanf("%d",&n)!=EOF){
		int **way=new int*[n];
		for(int i=0;i<n;i++){
			way[i]=new int [i+3];
			for(int j=0;j<=i+2;j++){//使用i+1保证下面的dp和谐
				way[i][j]=0;//不能用memset初始化
			}
		}
		for(int i=0;i<n;i++){
			for(int j=1;j<=i+1;j++)
				scanf("%d",&way[i][j]);
		}


		for(int i=1;i<n;i++){
			for(int j=1;j<=i+1;j++){
				way[i][j]+=std::max(way[i-1][j],way[i-1][j-1]);
			}
		}

		int result=0;
		for(int j=1;j<n+2;j++){
			if(result<way[n-1][j])
				result = way[n-1][j];
		}
		printf("%d\n",result);
		delete []way;
	}

	return 0;
}




<think>好的,我现在需要帮助用户查找POJ平台上编号为1995的题目描述或解决方案。首先,我要确定POJ 1995的具体内容。根据之前的引用,用户提到了POJ的其他题目,比如2242和3294,但1995不在其中。因此,我需要回忆或查找这个题目的信息。 POJ 1995的题目名称应该是“Raising Modulo Numbers”,这是一个常见的算法问题。题目大意是给定多个测试用例,每个用例包含一个模数M和若干组整数对(A_i, B_i),要求计算所有A_i的B_i次方之和模M的结果。例如,计算(A₁^B₁ + A₂^B₂ + ... + Aₙ^Bₙ) mod M。 接下来,用户可能需要解决方案的关键点。这个问题通常涉及快速幂算法,因为直接计算大指数的幂会非常耗时。快速幂可以在O(log B_i)的时间内计算每个A_i^B_i mod M,然后将结果累加后再次取模。 我需要验证这个信息是否正确。根据经验,POJ 1995确实与快速幂相关,正确解法需要处理多个幂次运算并求和。另外,需要注意处理大数运算时的溢出问题,通常可以通过逐次取模来避免。 用户可能还需要代码示例。因此,我应该提供一个使用快速幂的C++或Python代码框架。例如,Python中可以用pow函数的三个参数来实现快速幂,因为它内置了这个功能。 最后,生成相关问题需要考虑题目的扩展,比如快速幂的实现、模运算的性质、优化方法等。这样用户可以从不同角度理解问题。</think>### POJ 1995 题目解析 **题目名称**:Raising Modulo Numbers **题目链接**:[POJ 1995](http://poj.org/problem?id=1995) #### 问题描述 给定多个测试用例,每个用例包含: 1. 模数 $M$(整数,$1 \leq M \leq 45000$) 2. 整数对的数量 $H$($1 \leq H \leq 45000$) 3. $H$ 组整数对 $(A_i, B_i)$($0 \leq A_i, B_i \leq 2^{32}$) 要求计算: $$ \left( \sum_{i=1}^{H} A_i^{B_i} \right) \mod M $$ #### 算法思 1. **快速幂算法**:直接计算 $A_i^{B_i}$ 会因指数过大而超时,需使用快速幂算法(时间复杂度 $O(\log B_i)$)。 2. **模运算性质**:利用 $(a \cdot b) \mod m = [(a \mod m) \cdot (b \mod m)] \mod m$ 优化中间结果[^1]。 3. **逐项累加**:对每个 $A_i^{B_i} \mod M$ 的结果累加后再次取模。 #### 代码实现(Python) ```python def fast_pow(a, b, mod): result = 1 a = a % mod # 先取模避免溢出 while b > 0: if b % 2 == 1: result = (result * a) % mod a = (a * a) % mod b = b // 2 return result def solve(): import sys input = sys.stdin.read().split() idx = 0 Z = int(input[idx]); idx +=1 for _ in range(Z): M = int(input[idx]); idx +=1 H = int(input[idx]); idx +=1 total = 0 for __ in range(H): A = int(input[idx]); idx +=1 B = int(input[idx]); idx +=1 total += fast_pow(A, B, M) total %= M # 每次累加后取模 print(total % M) if __name__ == "__main__": solve() ``` #### 关键点说明 - **快速幂优化**:通过二进制分解指数,将乘法次数从 $O(B_i)$ 降至 $O(\log B_i)$[^2]。 - **避免溢出**:每次乘法后立即取模,防止数值超出整型范围。 - **时间复杂度**:总体复杂度为 $O(H \cdot \log B_i)$,适用于大输入规模。 ---
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