能量项链

能量项链
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Description

Mars星球上,每个Mars人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有N颗能量珠。能量珠是一颗有头标记与尾标记的珠子,这些标记对应着某个正整数。并且,对于相邻的两颗珠子,前一颗珠子的尾标记一定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样,通过吸盘(吸盘是Mars人吸收能量的一种器官)的作用,这两颗珠子才能聚合成一颗珠子,同时释放出可以被吸盘吸收的能量。如果前一颗能量珠的头标记为m,尾标记为r,后一颗能量珠的头标记为r,尾标记为n,则聚合后释放的能量为m*r*n(Mars单位),新产生的珠子的头标记为m,尾标记为n

需要时,Mars人就用吸盘夹住相邻的两颗珠子,通过聚合得到能量,直到项链上只剩下一颗珠子为止。显然,不同的聚合顺序得到的总能量是不同的,请你设计一个聚合顺序,使一串项链释放出的总能量最大。

例如:设N=44颗珠子的头标记与尾标记依次为(23) (35) (510) (102)。我们用记号⊕表示两颗珠子的聚合操作,(jk)表示第jk两颗珠子聚合后所释放的能量。则第41两颗珠子聚合后释放的能量为:

(41)=10*2*3=60

这一串项链可以得到最优值的一个聚合顺序所释放的总能量为

((41)2)3=10*2*3+10*3*5+10*5*10=710

Input

有多组测试数据。

对于每组测试数据,输入的第一行是一个正整数N4N100),表示项链上珠子的个数。第二行是N个用空格隔开的正整数,所有的数均不超过1000。第i个数为第i颗珠子的头标记(1iN),当i<N时,第i颗珠子的尾标记应该等于第i+1颗珠子的头标记。第N颗珠子的尾标记应该等于第1颗珠子的头标记。

至于珠子的顺序,你可以这样确定:将项链放到桌面上,不要出现交叉,随意指定第一颗珠子,然后按顺时针方向确定其他珠子的顺序。

    处理到文件结束。


Output

对于每组测试数据,输出只有一行,是一个正整数EE2.1*109),为一个最优聚合顺序所释放的总能量。

Sample Input
4
2 3 5 10
Sample Output
710
Source
NOIp2006提高组复赛
解题思路:

 

该题属于区间动态规划,一圈珠子,每个珠子的尾标记都是后一个珠子的头标记。题目中输入的是每个珠子的头标记,那么每个珠子的尾标记则为 num[ (i+1)%n ] ,这样就知道了每个珠子的头标记和尾标记。要求最后释放的总能量最大,长n的区间最后合并成一个点,区间动态规划,先从小的开始,即以区间长度为1开始合并,一直到区间长度为n-1的状态,每个状态再考虑分割合并,求局部最优解。状态转移方程:f[i][j]=max(f[i][j],f[i][k]+f[(k+1)%n][j]+num[i]*num[(k+1)%n]*num[(j+1)%n]) 。所有的状态求完后,最后只要在区间程度为n-1的f[][]里面找最大值就是所求。

f[i][j] 是以a[i]为头标记到以b[j](及a[j+1])为尾标记合并释放的最大能量。

代码:

[cpp]  view plain copy 在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. #include <iostream>  
  2. #include <string.h>  
  3. #include <stdio.h>  
  4. #include <algorithm>  
  5. using namespace std;  
  6. const int maxn=105;  
  7. int num[maxn];  
  8. int f[maxn][maxn];  
  9.   
  10. int main()  
  11. {  
  12.     int n;  
  13.     while(scanf("%d",&n)!=EOF)  
  14.     {  
  15.         for(int i=0;i<n;i++)  
  16.             scanf("%d",&num[i]);  
  17.         memset(f,0,sizeof(f));  
  18.         for(int l=1;l<n;l++)//区间长度  
  19.             for(int i=0;i<n;i++)//左端点  
  20.         {  
  21.             int j=(l+i)%n;//右端点,因为是圆,所以有右端点小于左端点的情况   
  22.             for(int k=i;k!=j;k=(k+1)%n)//分割合并,这里不能写成k<j,因为是圆  
  23.             {  
  24.                 f[i][j]=max(f[i][j],f[i][k]+f[(k+1)%n][j]+num[i]*num[(k+1)%n]*num[(j+1)%n]);//状态转移方程  
  25.             }  
  26.         }  
  27.         int ans=0;  
  28.         for(int i=0;i<n;i++)//因为最后只留下一个点,合并长度为n-1  
  29.             if(ans<f[i][(i-1+n)%n])  
  30.             ans=f[i][(i-1+n)%n];  
  31.         printf("%d\n",ans);  
  32.     }  
  33.     return 0;  
  34. }  
### 能量项链算法的C++实现 能量项链问题可以通过动态规划解决。以下是基于状态转移方程 `dp[i][j] = max{dp[i][k] + dp[k+1][j] + a[i]*a[k+1]*a[j+1]}, i≤k<j` 的 C++ 实现。 #### 动态规划核心思路 该问题的核心在于找到一种最优的聚合顺序,使得最终的能量最大化。通过定义二维数组 `dp[i][j]` 表示从第 `i` 颗珠子到第 `j` 颗珠子的最大能量值,可以逐步计算出全局最优解[^1]。 #### 边界条件与初始化 对于单颗珠子的情况(即 `i == j`),其能量为零,因此初始时设置 `dp[i][i] = 0`。 #### 状态转移过程 遍历区间长度 `len` 和起点位置 `i`,并通过枚举分割点 `k` 来更新当前区间的最大能量值。具体实现如下: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入珠子的数量 vector<int> beads(n + 2); // 使用n+2来处理环形结构 for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> beads[i]; } // 复制前两个元素到最后,形成闭环效果 beads[n + 1] = beads[1]; beads[n + 2] = beads[2]; const int INF = 0; vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(n + 2, INF)); // 初始化边界条件 for (int i = 1; i <= n + 2; ++i) { dp[i][i] = 0; } // 枚举区间长度 for (int len = 2; len <= n; ++len) { // 区间长度从2开始 for (int i = 1; i + len - 1 <= n + 1; ++i) { // 左端点 int j = i + len - 1; // 右端点 if (j >= n + 2) continue; // 超过有效范围跳过 for (int k = i; k < j; ++k) { // 断点 dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + beads[i] * beads[k + 1] * beads[j + 1]); } } } // 计算结果并取最大值 int result = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { result = max(result, dp[i][i + n - 1]); // 找到最大的能量值 } cout << result << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 上述代码实现了能量项链问题中的动态规划求解方法,并考虑了环形结构的影响。通过复制部分数据模拟环状排列,从而简化了逻辑复杂度[^2]。 --- ###
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