【记忆化搜索】【DP】取数字问题

解决一个寻找矩阵中从左上角到右下角路径的问题,路径上的数字之和需为最小的正整数,通过记忆化搜索和动态规划两种方法实现。

题目

给定M*N的矩阵,其中的每个元素都是-10到10之间的整数。你的任务是从左上角(1,1)走到右下角(M,N),每一步只能向右或向下,并且不能走出矩阵的范围。你所经过的方格里面的数字都必须被选取,请找出一条最合适的道路,使得在路上被选取的数字之和是尽可能小的正整数。

输入

第一行两个整数M,N,(2<=M,N<=10),分别表示矩阵的行和列的数目。
接下来的M行,每行包括N个整数,就是矩阵中的每一行的N个元素。

输出

仅一行一个整数,表示所选道路上数字之和所能达到的最小的正整数。如果不能达到任何正整数就输出-1。

输入样例

2 2
0 2
1 0

输出样例

1

解题思路

这是一个判定性问题,其实可以利用数组保存所有的状态,那就可以用搜索和动态规划了.

注意

如果要用搜索来做的话,则可以为:

if(x>1&&!f[x-1][y][d-a[x-1][y]+M]) asd(x-1,y,d-a[x-1][y]);

if(y>1&&!f[x][y-1][d-a[x][y-1]+M]) asd(x,y-1,d-a[x][y-1]);

之后,就可以从d中找到最小能满足条的的值.


如果要用搜索来做的话,则可以为:

if(f[i][j-1][k]==1) f[i][j][k+a[i][j]]=1;
if(f[i-1][j][k]==1) f[i][j][k+a[i][j]]=1;

之后,从f[n][m][k]中找出最小k值使得其值为True即可

程序如下

方法一方法一

记忆化搜索记忆化搜索
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define M 1000
using namespace std;
int m,n,f[15][15][M*2],a[15][15],ans=-1,s;
void asd(int x,int y,int d)
{
	f[x][y][d+M]=1;//初始点
	if(f[1][1][M]) return;//如果f的值存在,就保留下来
	if(x>1&&!f[x-1][y][d-a[x-1][y]+M]) asd(x-1,y,d-a[x-1][y]);
	if(y>1&&!f[x][y-1][d-a[x][y-1]+M]) asd(x,y-1,d-a[x][y-1]);
}
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	  for(int j=1;j<=m;j++)
	    scanf("%d",&a[i][j]);
	    s=n*m*10;//范围
	    for(int i=1;i<=s;i++)
	    {
	    	  asd(n,m,i-a[n][m]);
	    	  if(f[1][1][M])
	    	  {
	    		ans=i;//因为这时f的值已经确定了,则i就是要求的
	    		break;
	    	  }
	    }
	    printf("%d",ans);
}

方法二方法二

动态规划动态规划
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define M 1000
using namespace std;
int n,m,f[15][15][M*2],a[15][15],h;
int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	f[1][0][M]=1;//初始值
	for (int i=1;i<=n;i++)
	  for (int j=1;j<=m;j++)
	    scanf("%d",&a[i][j]);
	f[1][1][a[1][1]+M]=1;
	h=a[1][1]+M;
	for (int i=2;i<=n;i++)
	  {
	  	f[i][1][h+a[i][1]]=1;
		h+=a[i][1];
	  }
	h=a[1][1]+M;//h来吧a的第一个值和M储存起来
	for (int j=2;j<=m;j++)
	  {
	  	f[1][j][h+a[1][j]]=1;
		h+=a[1][j];
	  }
	for(int i=2;i<=n;i++)
	{
		for(int j=2;j<=m;j++)
		{
			for(int k=1;k<=M*2;k++)
			{
				if(f[i][j-1][k]==1) f[i][j][k+a[i][j]]=1;
				if(f[i-1][j][k]==1) f[i][j][k+a[i][j]]=1;
			}
		}
	}
	int k=M+1;//k要一个尽量打的值
	while (!f[n][m][k]) //如果f的值不存在
	{
		k++;
		if (k==M*2)//如果等于
		{
			k=M-1;
			break;
		}
	}
	printf("%d",k-M);
	return 0;
}

### DP数字游戏中的应用 动态规划DP)作为一种特定形式的动态规划,在处理涉及数字各个位上的特性时非常有效。这类问题通常出现在算法竞赛中,尤其是在蓝桥杯等赛事里频繁现身[^1]。 #### 定义状态 对于大多基于位的游戏或挑战来说,定义合适的状态至关重要。一般而言,会采用一个三维数组`dp[pos][state][limit]`来表示当前位置、当前状态下是否存在某种属性以及是否受到前导零的影响等问题下的最优解。其中: - `pos`: 当前正在处理的位位置; - `state`: 可能代表多种含义,比如奇偶性计器或其他与题目条件紧密关联的信息; - `limit`: 表明前面所有的位都紧贴给定范围的最大值边界;如果为真,则意味着本层的选择也受限于该最大值对应的这一位是什么。 ```cpp int dp[20][100]; // 假设最多有20位十进制整, state的具体意义决于具体问题 bool limit; ``` #### 状态转移方程 当明确了上述三个维度之后,就可以通过递归来实现自顶向下的求解过程,并借助记忆化技术加速运算效率。每次迭代过程中,尝试填充每一位可能到的所有合法值,并更新相应的子问题答案直到遍历完整个字符串为止。此时需要注意的是要根据实际情况调整`state`参传递逻辑以适应同场景需求。 例如在一个简单的例子中,假设目标是从区间\[L,R\]内找出满足某些特殊性质(如连续相同字符)的正整量。那么可以这样构建状态转移关系: ```cpp // 记忆化搜索模板 long long dfs(int pos, int pre, bool same, bool leadZero, bool isLimit) { if (pos == length_of_number) return !leadZero; // 边界情况判断 if (!isLimit && ~dp[pos][pre]) return dp[pos][pre]; long long res = 0; int up = isLimit ? digits[pos] : 9; // 如果受限制则最高只能选到digit[pos], 否则可自由选择至9 for (int i = 0; i <= up; ++i) { // 枚举当前位放置什么数字 if ((same && i == pre)) continue; // 跳过违反规则的情况 res += dfs(pos + 1, i, i==pre&&(!leadZero), leadZero&&(i==0), isLimit && i == up); } if (!isLimit) dp[pos][pre] = res; return res; } ``` 此段伪代码展示了如何利用DP框架去解答一类具有约束性的组合计问题。当然,实际编码还需依据具体的业务背景做适当修改和完善[^3]。
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