【DP】方格取数 和 【DP】传纸条

本文探讨了使用动态规划解决寻找两条不相交路径的问题,旨在最大化路径上的数值总和。通过具体实例,如方格取数和纸条传递,详细解析了算法的设计与实现过程。

题目

设有N*N的方格图(N<=10,我们将其中的某些方格中填入正整数,而其他的方格中则放入数字0。如下图所示(见样例):
[外链图片转存失败(img-qDv9SpOy-1562483002948)(http://10.156.17.250/JudgeOnline/image/1010.jpg)]

某人从图的左上角的A 点出发,可以向下行走,也可以向右走,直到到达右下角的B点。在走过的路上,他可以取走方格中的数(取走后的方格中将变为数字0)。
  此人从A点到B 点共走两次,试找出2条这样的路径,使得取得的数之和为最大。

输入

输入的第一行为一个整数N(表示N*N的方格图),接下来的每行有三个整数,前两个表示位置,第三个数为该位置上所放的数。一行单独的0表示输入结束。

输出

只需输出一个整数,表示2条路径上取得的最大的和。

输入样例

8
2 3 13
2 6 6
3 5 7
4 4 14
5 2 21
5 6 4
6 3 15
7 2 14
0 0 0

输出样例

67

解题思路

这题有可能只能算是“贪心算法”。虽然在一些情况下,贪心算法也能够产生最优解,但总的来说“贪心算法”是一种有明显缺陷的算法。实际上本问题完全可以用动态规划解决,只是递推起来更为复杂些而已,前面在考虑只走一次的情况,只需考虑一个人到达某个格子(i,j)的情况
即可以推出公式:
f [ i ] [ j ] [ k ] [ s ] = m a x f[i][j][k][s]=max f[i][j][k][s]=max
第一次 m a x ( f [ i − 1 ] [ j ] [ k − 1 ] [ s ] , f [ i − 1 ] [ j ] [ k ] [ s − 1 ] ) max(f[i-1][j][k-1][s],f[i-1][j][k][s-1]) max(f[i1][j][k1][s],f[i1][j][k][s1])
第二次 m a x ( f [ i ] [ j − 1 ] [ k − 1 ] [ s ] , f [ i ] [ j − 1 ] [ k ] [ s − 1 ] ) max(f[i][j-1][k-1][s],f[i][j-1][k][s-1]) max(f[i][j1][k1][s],f[i][j1][k][s1])

注意

i≠k或者j≠s

程序如下

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring> 
using namespace std;
int f[12][12][12][12],a[12][12],n,x,y,z;
int main() 
{
    scanf("%d",&n);
    scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
      while(x!=0&&y!=0&&z!=0)//因为题目最后一个行全是0所以要避免这种情况
      {
	    a[x][y]=z;//把x,y的值给z,意思是在这个方格中数的位置
	    scanf("%d%d%d",&x,&y,&z);
      }
    for(int i=1;i<=n;i++)//第一次的行
        for(int j=1;j<=n;j++)//第一次的列
            for(int k=1;k<=n;k++)//第二次的行
                for(int s=1;s<=n;s++)//第二次的列
				{
                    f[i][j][k][s]=max(max(f[i-1][j][k-1][s],f[i-1][j][k][s-1]),max(f[i][j-1][k-1][s],f[i][j-1][k][s-1]))+a[i][j]+a[k][s];
                      if(i==k && s==j)//如果等于证明两点相交,所以要减去a[i][j]避免相交
					    f[i][j][k][s]=f[i][j][k][s]-a[i][j];
				}
       printf("%d",f[n][n][n][n]);
        return 0;
}
 




题目

小渊和小轩是好朋友也是同班同学,他们在一起总有谈不完的话题。一次素质拓展活动中,班上同学安排做成一个m行n列的矩阵,而小渊和小轩被安排在矩阵对角线的两端,因此,他们就无法直接交谈了。幸运的是,他们可以通过传纸条来进行交流。纸条要经由许多同学传到对方手里,小渊坐在矩阵的左上角,坐标(1,1),小轩坐在矩阵的右下角,坐标(m,n)。从小渊传到小轩的纸条只可以向下或者向右传递,从小轩传给小渊的纸条只可以向上或者向左传递。
  在活动进行中,小渊希望给小轩传递一张纸条,同时希望小轩给他回复。班里每个同学都可以帮他们传递,但只会帮他们一次,也就是说如果此人在小渊递给小轩纸条的时候帮忙,那么在小轩递给小渊的时候就不会再帮忙。反之亦然。
  还有一件事情需要注意,全班每个同学愿意帮忙的好感度有高有低(注意:小渊和小轩的好心程度没有定义,输入时用0表示),可以用一个0-100的自然数来表示,数越大表示越好心。小渊和小轩希望尽可能找好心程度高的同学来帮忙传纸条,即找到来回两条传递路径,使得这两条路径上同学的好心程度只和最大。现在,请你帮助小渊和小轩找到这样的两条路径。

输入

输入文件message.in的第一行有2个用空格隔开的整数m和n,表示班里有m行n列(1<=m,n<=50)。
  接下来的m行是一个m*n的矩阵,矩阵中第i行j列的整数表示坐在第i行j列的学生的好心程度。每行的n个整数之间用空格隔开。

输出

输出文件message.out共一行,包含一个整数,表示来回两条路上参与传递纸条的学生的好心程度之和的最大值。

输入样例

3 3
0 3 9
2 8 5
5 7 0

输出样例

34

解题思路

其实和方格取数差不多,这也是为什么放在一起打出来了

真的是差不多
真的是差不多
真的是差不多
真的是差不多

不多讲了

程序如下

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int f[51][51][51][51],a[51][51],n,m;
int main() 
{
    scanf("%d%d",&m,&n);
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
    	for(int j=1;j<=n;j++)//真的就是把输入改一下就可以了
    	{
    		 scanf("%d",&a[i][j]);
    	}
    }
    for(int i=1;i<=m;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
            for(int k=1;k<=m;k++)
                for(int s=1;s<=n;s++){
                    f[i][j][k][s]=max(max(f[i-1][j][k-1][s],f[i-1][j][k][s-1]),max(f[i][j-1][k-1][s],f[i][j-1][k][s-1]))+a[i][j]+a[k][s];
                      if(i==k && s==j)
					    f[i][j][k][s]=f[i][j][k][s]-a[i][j];
					}
       printf("%d",f[m][n][m][n]);
        return 0;
}


### 方格问题的动态规划算法实现 #### 问题描述 在一个 \( N \times N \) 的方格图中,某些方格填有正整值,其余为空白(即值为 0)。目标是从左上角 (\(1,1\)) 走到右下角 (\(N,N\)),允许走两次不同的路径,并使这两条路径上的字总最大化。每经过一个方格,可以拾起其上的字。 --- #### 解决思路 此问题可以通过 **二维动态规划** 来解决。由于需要考虑两条不重叠的路径,因此状态设计较为复杂。以下是具体分析: 1. **定义状态变量** 设定四维的状态表示方式: - \( dp[x1][y1][x2][y2] \): 表示第一条路径到达坐标 (\(x1,y1\)) 第二条路径到达坐标 (\(x2,y2\)) 时的最大得分。 如果两条路径当前位于同一格子,则只累加一次该格子的值;如果不在同一格子,则分别累加对应的值[^3]。 2. **初始化条件** 初始化起点 (\(dp[1][1][1][1]\)) 的初始值为网格中的第一个单元格值 \( grid[1][1] \)[^5]。 3. **转移方程** 对于每一个可能的状态 (\(x1,y1,x2,y2\)): - 假设可以从四个方向之一移动过来:上方或左侧。 - 更新公式如下: ```python if (x1 == x2 and y1 == y2): dp[x1][y1][x2][y2] = max( dp[x1-1][y1][x2-1][y2], # 上一步均为向上 dp[x1-1][y1][x2][y2-1], # 第一条路径向上,第二条向左 dp[x1][y1-1][x2-1][y2], # 第一条路径向左,第二条向上 dp[x1][y1-1][x2][y2-1] # 双方均向左 ) + grid[x1][y1] else: dp[x1][y1][x2][y2] = max( dp[x1-1][y1][x2-1][y2], dp[x1-1][y1][x2][y2-1], dp[x1][y1-1][x2-1][y2], dp[x1][y1-1][x2][y2-1] ) + grid[x1][y1] + grid[x2][y2] ``` 4. **边界处理** 需要特别注意越界情况以及当两条路径相交的情况下的特殊逻辑。 5. **优化空间复杂度** 使用滚动组技术来减少内存消耗。因为每次更新仅依赖前一时刻的据,故可将三维组压缩至两层循环内的二维存储结构[^5]。 6. **最终结果提** 结果存放在终点处的所有可能性之中最大的那个值里头,也就是遍历所有可能结束位置组合求得最大值作为答案返回给调用者函。 --- #### Python 实现代码 下面提供了一个基于上述理论框架的具体实现版本: ```python def max_sum_of_two_paths(grid): n = len(grid) # Initialize DP table with zeros. dp = {} # Initial state setup at the start point of both paths being same i.e., top-left corner. dp[(1, 1, 1, 1)] = grid[1][1] directions = [(0,-1), (-1,0)] for sum_steps in range(2, 2*n): new_dp = {} for pos1 in range(max(sum_steps-n+1,1), min(n,sum_steps)+1): pos2 = sum_steps - pos1 if not (1<=pos2<=n): continue for path1_dir in directions: prev_pos1_x = pos1-path1_dir[0] prev_pos1_y = pos2-path1_dir[1] if not (1<=prev_pos1_x<=n and 1<=prev_pos1_y<=n): continue for path2_dir in directions: prev_pos2_x = pos1-path2_dir[0] prev_pos2_y = pos2-path2_dir[1] if not (1<=prev_pos2_x<=n and 1<=prev_pos2_y<=n): continue key_prev = (prev_pos1_x, prev_pos1_y, prev_pos2_x, prev_pos2_y) if key_prev not in dp: continue current_key = (pos1,pos2,min(pos1,pos2),max(pos1,pos2)) value_to_add = ( grid[pos1][pos2] + ((grid[pos1][pos2]) if pos1 != pos2 or pos1==pos2 else 0 ) ) if current_key not in new_dp: new_dp[current_key] = dp[key_prev]+value_to_add else: new_dp[current_key] = max(new_dp[current_key], dp[key_prev]+value_to_add) dp = new_dp result = 0 for k,v in dp.items(): if v>result: result=v return result ``` --- #### 复杂度分析 时间复杂度主要由状态量决定,大约为 \(O(N^4)\),但由于实际计算过程中会有很多剪枝操作,通常运行效率较高。空间复杂度则通过滚动组降低到了 \(O(N^2)\)。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
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