Max Sum Plus Plus HDU - 1024 dp

本文介绍了一种利用动态规划算法解决特定数学问题的方法:将一组数字分为多个连续子段,目标是找到这些子段中和最大的组合。通过使用滚动数组优化内存使用,详细解释了算法的实现过程,并提供了完整的AC代码。

题解

题目大意 给你n个数字 要求分为m个子段(连续) 要求子段和最大 而且必须有m段每段长度至少为1

d[i][j]表示分了i段最后个使用的位置在j的前面的最大和 使用滚动数组节约内存
d[i][j] = max(d[i][j - 1], mx) mx表示d[i - 1][小于j]的最大值 前者表示和上一个数字连接在一起(不增加新的一段) 后者表示一个新的分段 分段数量+1

AC代码

#include <stdio.h>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const ll LINF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const int MAXN = 1e6 + 10;
ll d[2][MAXN], a[MAXN]; //分了i段最后个使用的位置在j的前面

int main()
{
#ifdef LOCAL
	freopen("C:/input.txt", "r", stdin);
#endif
	int n, m;
	while (cin >> m >> n)
	{
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			scanf("%lld", &a[i]), d[0][i] = 0;
		for (int i = 1; i <= m; i++) //分段
		{
		    int p = i & 1;
		    ll mx = -LINF;
		    d[p][i - 1] = -LINF; //非法状态
			for (int j = i; j <= n; j++) //结束位置 至少用i个数值
			{
			    mx = max(mx, d[!p][j - 1]); //在前面的分段中取最大值
			    d[p][j] = max(d[p][j - 1], mx) + a[j]; //要么接着同一分段的上个数字 要么新开一个分段
			}
		}
		ll ans = -LINF;
		for (int i = m; i <= n; i++)
            ans = max(ans, d[m & 1][i]);
        cout << ans << endl;
	}

	return 0;
}
### HDU 4190 编程问题解析 针对HDU-4190这一特定编程挑战,该题目属于动态规划(DP)类问题[^3]。这类问题通常涉及寻找最优路径或者计算最优化的结果,在给定约束条件下实现目标最大化或最小化。 对于此题目的具体描述提到的是一个数塔结构,其中要求从顶部到底部移动,并且每次只能前往相邻节点,最终目的是使得所经过节点数值总和达到最大值。解决此类问题的关键在于理解如何有效地利用已知条件来构建解决方案: #### 动态规划算法设计 为了高效求解这个问题,可以采用自底向上的方法来进行动态规划处理。通过定义状态转移方程,逐步累积中间结果直至获得全局最优解。 ```python def max_sum_path(triangle): n = len(triangle) # 初始化dp数组用于存储各层的最大累加和 dp = [[0]*i for i in range(1, n+1)] # 设置起点即三角形顶端元素作为初始值 dp[0][0] = triangle[0][0] # 填充dp表 for level in range(1, n): for pos in range(level + 1): if pos == 0: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos] + triangle[level][pos] elif pos == level: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos - 1] + triangle[level][pos] else: dp[level][pos] = max(dp[level - 1][pos], dp[level - 1][pos - 1]) + triangle[level][pos] return max(dp[-1]) triangle = [ [2], [3, 4], [6, 5, 7], [4, 1, 8, 3] ] print(max_sum_path(triangle)) ``` 上述代码实现了基于输入参数`triangle`(表示数塔的数据结构)的函数`max_sum_path()`,它返回从顶至底所能得到的最大路径和。这里采用了二维列表形式保存每一级的最佳选择情况,从而保证能够快速访问并更新所需的信息。
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