HDU OJ ——数塔 2084

本文介绍了一个经典的动态规划问题——数塔问题,并提供了一种自底向上的递归解决方案。通过二维数组存储数塔结构,实现了从底层到顶层逐步求解最大路径和的过程。

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数塔题目:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2084


数塔
Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Problem Description
在讲述DP算法的时候,一个经典的例子就是数塔问题,它是这样描述的:

有如下所示的数塔,要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?

已经告诉你了,这是个DP的题目,你能AC吗?


Input
输入数据首先包括一个整数C,表示测试实例的个数,每个测试实例的第一行是一个整数N(1 <= N <= 100),表示数塔的高度,接下来用N行数字表示数塔,其中第i行有个i个整数,且所有的整数均在区间[0,99]内。

Output
对于每个测试实例,输出可能得到的最大和,每个实例的输出占一行。

Sample Input
1
5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5

Sample Output
30

Source
2006/1/15 ACM程序设计期末考试

Recommend
lcy


解题报告及思路


数塔,明显用递归,存储结构用二维数组,虽然浪费了不少空间。但如果用其他的存储结构,例如链表,将会万分复杂,而不是十分了。从底向上递推。


代码:


#include <iostream>
#include <iomanip>
#define N 110
long a[N][N];
using namespace std;

int main()
{
  ·long max(long, long);
  ·long n, c;
  ·cin >> c;
  ·while (c--)
  ·{
  ····cin >> n;


  ····for (int i = 1; i <= n; i++)                                      //这三行用来存储数组,即数塔。
····  ····for (int j = 1; j <= i; j++)
  ·············cin >> a[i][j];


······for (int i = n-1; i > -1; i--)                                      //自底向上递推
  ·········for (int j = 1; j <= i; j++)
  ··············a[i][j] += a[i+1][j] > a[i+1][j+1] ? a[i+1][j] :a[i+1][j+1];                       //求最大值。也可以自定义函数max。

  ·····cout <<a[1][1] << endl;
  ·}

 ·return 0;
·}

//long max(long a, long b)
//{
//···· return a > b ? a : b;
//}


(怎么我在code::block中的缩进直接复制进来不缩进了呢?影响我的代码排版。)

此解题报告可以略微优化,因为数组的第一行没有使用。

### HDU OJ Problem 2566 Coin Counting Solution Using Simple Enumeration and Generating Function Algorithm #### 使用简单枚举求解硬币计问题 对于简单的枚举方法,可以通过遍历所有可能的组合方式来计算给定面额下的不同硬币组合量。这种方法虽然直观但效率较低,在处理较大值时性能不佳。 ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int[] coins = {1, 2, 5}; // 定义可用的硬币种类 while (scanner.hasNext()) { int targetAmount = scanner.nextInt(); int countWays = findNumberOfCombinations(targetAmount, coins); System.out.println(countWays); } } private static int findNumberOfCombinations(int amount, int[] denominations) { if (amount == 0) return 1; if (amount < 0 || denominations.length == 0) return 0; // 不使用当前面值的情况 int excludeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount, subArray(denominations)); // 使用当前面值的情况 int includeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount - denominations[0], denominations); return excludeCurrentDenomination + includeCurrentDenomination; } private static int[] subArray(int[] array) { if (array.length <= 1) return new int[]{}; return java.util.Arrays.copyOfRange(array, 1, array.length); } } ``` 此代码实现了通过递归来穷尽每一种可能性并累加结果的方式找到满足条件的不同组合目[^2]。 #### 利用母函解决硬币计问题 根据定义,可以将离散序列中的每一个元素映射到幂级的一个项上,并利用这些多项式的乘积表示不同的组合情况。具体来说: 设 \( f(x)=\sum_{i=0}^{+\infty}{a_i*x^i}\),其中\( a_i \)代表当总金额为 i 时能够组成的方案总,则有如下表达式: \[f_1(x)=(1+x+x^2+...)\] 这实际上是一个几何级,其封闭形式可写作: \[f_1(x)=\frac{1}{(1-x)}\] 同理,对于其他类型的硬币也存在类似的生成函。因此整个系统的生成函就是各个单独部分之积: \[F(x)=f_1(x)*f_2(x)...*f_n(x)\] 最终目标是从 F(x) 中提取系即得到所需的结果。下面给出基于上述理论的具体实现: ```cpp #include<iostream> using namespace std; const int MAXN = 1e4 + 5; int dp[MAXN]; void solve() { memset(dp, 0, sizeof(dp)); dp[0] = 1; // 初始化基础状态 int values[] = {1, 2, 5}, size = 3; for (int j = 0; j < size; ++j){ for (int k = values[j]; k <= 10000; ++k){ dp[k] += dp[k-values[j]]; } } } int main(){ solve(); int T; cin >> T; while(T--){ int n; cin>>n; cout<<dp[n]<<endl; } return 0; } ``` 这段 C++ 程序展示了如何应用动态规划技巧以及生成函的概念高效地解决问题实例[^1]。
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