最大长方体问题

本文介绍了一个计算三维数组中最大子长方体和的算法,通过动态规划方法,逐步解决了一维、二维到三维的问题。适用于处理长方体网格数据,寻找最优子集。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


        问题描述:

        一个长、宽、高分别为m,n,p的长方体被分割成m*n*p个小立方体。每个小立方体内有一个整数,设汁一个算法,计算出所给长方体的最大子长方体。子长方体的大小由它所含的所有整数之和确定。


代码展示:

#include "iostream"

using namespace std;

const int maxn=20;//定义常量指定数组的大小


/*动态规划:
d[0]=c[0];
当i>0时,d[i]=max{d[i-1]+c[i],c[i]},
其中d[i]表示数组c前(i+1)个元素的最大子段和*/


int maxSum1D(int c[],int p)//求一维数组的最大子段和
{
        int sum=0,d=0;
        for(int i=0;i<p;i++)
        {
                if(d>0)
                        d=d+c[i];
                else
                        d=c[i];
                if(sum<d)
                         sum=d;
        }
        return sum;
}



/*求出最大一面子墙的和*/
int maxSum2D(int b[][maxn],int n,int p)//求二维矩阵的最大子矩阵和
{
        int c[maxn];
        int max,sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
                for(int tempk=0;tempk<p;tempk++)

                        c[tempk]=0;

                for(int j=i;j<n;j++)
                {
                        for(int k=0;k<p;k++)
                                c[k]+=b[j][k];
                        max=maxSum1D(c,p);
                        if(max>sum) sum=max;
                }
        }
        return sum;
}



/*将数组a想象成一面面的墙,共有m面墙,墙宽n,高p
从第i面墙开始,依次选择相邻的0(即只有自身一面墙),1,2,3,4直到第m-1面墙,
其中i为0,1,2,3,4...,m-1*/


int maxSum3D(int a[][maxn][maxn],int m,int n,int p)//求出三维矩阵的最大长方体
{
        int b[maxn][maxn];
        int max,sum=0;

        for(int i=0;i<m;i++)
        {
                for(int tempn=0;tempn<n;tempn++)
                        for(int tempk=0;tempk<p;tempk++)
                                b[tempn][tempk]=0;


                for(int j=i;j<m;j++)
                {
                        for(int k=0;k<n;k++)
                        {
                                for(int l=0;l<p;l++)
                                {
                                        b[k][l]+=a[j][k][l];
                                }
                         }//该双重循环用于将选择的墙的压缩为一面墙,即成为二维数组


                        max=maxSum2D(b,n,p);
                        if(max>sum) sum=max;
                }
        }
        return sum;
}



int main(int argc, char* argv[])
{
        int a[maxn][maxn][maxn];
        int m,n,p;
        cin>>m>>n>>p;
        for(int i=0;i<m;i++)
                for(int j=0;j<n;j++)
                        for(int k=0;k<p;k++)
                                cin>>a[i][j][k];
        cout<<maxSum3D(a,m,n,p)<<endl;
        return 0;

}


输入测试:

3 3 3
0 -1 2
1 2 2
1 1 -2
-2 -1 -1
-3 3 -2
-2 -3 1
-2 3 3
0 1 3
2 1 -3

输出结果:

14

### 关于最大长方体问题的C++实现 对于给定的一组立方体积木,目标是找到可以堆叠的最大长方体度。假设每一块积木都有固定的度和度,并且所有的积木都具有相同的度。为了求解这个问题,一种有效的方法是从暴力枚举优化而来。 考虑到所有积木总度为`sum`的情况下,可能堆的层数范围大约位于\[2, sum/2\]之间[^3]。然而,在处理具体问题时,通常会采用更效的动态规划或者贪心算法来减少不必要的计算量。下面给出了一种基于贪心策略的解决方案: #### 贪心算法思路 - 将所有可用的小正方形按照面积大小降序排列; - 依次尝试放置当前最大的小正方形作为新一层的基础; - 如果剩余空间不足以放下任何一个小正方形,则停止操作并返回已构建的最大度; 下面是具体的C++代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int maxRectangle(vector<pair<int,int>>& blocks){ sort(blocks.begin(),blocks.end(), [](const pair<int,int>& a,const pair<int,int>& b)->bool{ return (a.first*a.second>b.first*b.second); }); int maxHeight=0; vector<bool> used(blocks.size(),false); while(true){ bool flag=false; //标记本层是否功添加至少一个block for(size_t i=0;i<blocks.size();++i){ if(!used[i]){ // 假设这里有一个函数checkCanPlace用于验证能否放置第i个block if(checkCanPlace(i)){ placeBlock(i); // 放置该block used[i]=true; ++maxHeight; flag=true; break; } } } if(flag==false){ // 若本轮未能增加新的layer则退出循环 if(maxHeight==0) return -1; // 特殊情况:没有任何有效的组合方式 else break; } } unplaceAllBlocks(); // 清理现场 return maxHeight; } ``` 需要注意的是上述伪代码中的`checkCanPlace()` 和 `placeBlock()`,以及清理工作的`unplaceAllBlocks()` 函数并未提供实际定义,因为这些逻辑依赖于特定的应用场景下的规则设定。此外,这段程序假定了输入数据已经过预处理,即每个元素都是合法的有效积木尺寸。
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