Codeforces 429B Working out (动态规划)



A - Working out
Time Limit:2000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Summer is coming! It's time for Iahub and Iahubina to work out, as they both want to look hot at the beach. The gym where they go is a matrix a with n lines and m columns. Let number a[i][j] represents the calories burned by performing workout at the cell of gym in thei-th line and the j-th column.

Iahub starts with workout located at line 1 and column 1. He needs to finish with workout a[n][m]. After finishing workout a[i][j], he can go to workout a[i + 1][j] or a[i][j + 1]. Similarly, Iahubina starts with workout a[n][1] and she needs to finish with workouta[1][m]. After finishing workout from cell a[i][j], she goes to either a[i][j + 1] or a[i - 1][j].

There is one additional condition for their training. They have to meet in exactly one cell of gym. At that cell, none of them will work out. They will talk about fast exponentiation (pretty odd small talk) and then both of them will move to the next workout.

If a workout was done by either Iahub or Iahubina, it counts as total gain. Please plan a workout for Iahub and Iahubina such as total gain to be as big as possible. Note, that Iahub and Iahubina can perform workouts with different speed, so the number of cells that they use to reach meet cell may differs.

Input

The first line of the input contains two integers n and m (3 ≤ n, m ≤ 1000). Each of the next n lines contains m integers: j-th number from i-th line denotes element a[i][j] (0 ≤ a[i][j] ≤ 105).

Output

The output contains a single number — the maximum total gain possible.

Sample Input

Input
3 3
100 100 100
100 1 100
100 100 100
Output
800

Hint

Iahub will choose exercises a[1][1] → a[1][2] → a[2][2] → a[3][2] → a[3][3]. Iahubina will choose exercises a[3][1] → a[2][1] → a[2][2] → a[2][3] → a[1][3].


题意:

两个人在一个有 n×m 个房间的健身房内健身,每个房间都有一个锻炼可消耗的卡路里数。一个人从 a[1][1] 一路锻炼到 a[n][m] ,每次只能从 a[i][j] 移动到 a[i+1][j] 或 a[i][j+1];另一个从 a[n][1] 一路锻炼到 a[1][m],每次只能从 a[i][j] 移动到 a[i][j+1] 或 a[i-1][j] 。每在一个房间锻炼可以消耗对应的卡路里数,两个人必须在中间的某一个房间碰面且只能碰面一次,这个房间不计算卡路里数。求两人如何走,能使两人总计消耗卡路里数最大。

解题思路:

由于碰面点不确定且只有一次,可以设这点为(x,y),然后用DP分别求出从点(1,1),(n,m),(n,1),(1,m)出发到达点(x,y)消耗的最大卡路里数,最后再用一个二重循环找出满足题意的点(x,y)即可。

代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

int a[1005][1005];
int dp1[1005][1005],dp2[1005][1005],dp3[1005][1005],dp4[1005][1005];

int main()
{
    int n,m,i,j,ans;
    while(cin>>n>>m)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=m;j++)
             cin>>a[i][j];
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=m;j++)
                dp1[i][j]=max(dp1[i-1][j],dp1[i][j-1])+a[i][j];
        for(int i=n;i>0;i--)
            for(int j=m;j>0;j--)
                dp2[i][j]=max(dp2[i+1][j],dp2[i][j+1])+a[i][j];
        for(int i=n;i>0;i--)
            for(int j=1;j<=m;j++)
                dp3[i][j]=max(dp3[i+1][j],dp3[i][j-1])+a[i][j];
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=m;j>0;j--)
                dp4[i][j]=max(dp4[i-1][j],dp4[i][j+1])+a[i][j];
        ans=-1;
        for(int i=2;i<n;i++)
           for(int j=2;j<m;j++)
           {
              ans=max(ans,dp1[i-1][j]+dp2[i+1][j]+dp3[i][j-1]+dp4[i][j+1]);
              ans=max(ans,dp1[i][j-1]+dp2[i][j+1]+dp3[i+1][j]+dp4[i-1][j]);
           }
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 
### 关于Codeforces平台上的动态规划问题 在Codeforces这样的编程竞赛平台上,动态规划(Dynamic Programming, DP)是一类非常重要的算法技术。这类题目通常涉及优化子结构和重叠子问题两个特性。 #### 动态规划示例解析 考虑一个典型的DP问题,在给定条件下求解最优方案的数量或具体路径等问题。例如,在某些情况下,可能需要计算达到特定状态所需的最少步数或是最大收益等[^1]。 对于具体的例子而言,假设有一个序列`a[]`,目标是从左到右遍历此序列并决定是否选取当前元素加入集合中,最终目的是让所选元素之和尽可能大而不超过某个上限值M。这个问题可以通过定义二维数组dp[i][j]表示从前i个物品里挑选若干件放入容量为j的背包可以获得的最大价值来建模: - 如果不取第i项,则`dp[i][j]=dp[i−1][j]`; - 若选择第i项且其重量w不超过剩余空间j,则更新为`max(dp[i−1][j], dp[i−1][j-w]+v)`其中v代表该项的价值; 最后的结果保存在`dp[n][m]`处(n为总项目数量,m为目标体积)[^2]。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 1e3 + 5; int w[N]; // weights of items int v[N]; // values of items long long f[N][N]; void knapsack(int n, int m){ for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 0; j <= m; ++j) { f[i][j] = f[i - 1][j]; if(j >= w[i]) f[i][j] = max(f[i][j],f[i - 1][j - w[i]] + v[i]); } } } ``` 上述代码展示了如何利用记忆化搜索的方式实现简单的0/1背包问题解决方案,这同样适用于其他形式更复杂的动态规划挑战。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值