滑雪(DP+搜索)

本文介绍了一种寻找二维数组中从任意点出发所能达到的最长递减排列路径的算法。该算法采用动态规划思想,通过广度优先搜索(BFS)的方式预计算每个点能延伸的最长路径长度。

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

Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子
1 2 3 4 5

16 17 18 19 6

15 24 25 20 7

14 23 22 21 8

13 12 11 10 9

一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-…-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。
Input
输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。
Output
输出最长区域的长度。
Sample Input
5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9
Sample Output
25

开始的时候,没注意看题,以为就是一道简单的搜索题目,后来才看到,还有dp~

#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXN 232
int max(int a, int b)
{
    return a>=b?a:b;
}
int n,m;
int a[MAXN][MAXN],b[MAXN][MAXN];
int f(int x,int y)//bfs
{
    if(x<1||x>n||y<1||y>m)
        return 0;
    if(b[x][y]>0)
    return b[x][y];//算过的
    int l=0, r=0, u=0, d=0;//上下左右的值清零
    if(a[x-1][y]<a[x][y])
        l = f(x-1,y);
    if(a[x+1][y]<a[x][y])
        r = f(x+1,y);
    if(a[x][y+1]<a[x][y])
        u = f(x,y+1);
    if(a[x][y-1]<a[x][y])
        d = f(x,y-1);
    b[x][y]=max(max(l,r),max(u,d))+1;//取最值然后加1,
    return b[x][y];
}
int main()
{
   scanf("%d %d",&n,&m);
   memset(b,0,sizeof(b));
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=m; j++)
            scanf("%d",&a[i][j]);
    for(int i=1; i<=n; i++)//计算每个点开始的坡数
        for(int j=1; j<=m; j++)
            f(i,j);
    int ans=0;
    for(int i=1; i<=n; i++)//取坡数最多的
        for(int j=1; j<=m; j++)
           ans=max(ans,b[i][j]);
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}
题目描述 给出一个$n\times m$的矩阵,每个位置上有一个非负整数,代表这个位置的海拔高度。一开始时,有一个人站在其中一个位置上。这个人可以向上、下、左、右四个方向移动,但是只能移动到海拔高度比当前位置低或者相等的位置上。一次移动只能移动一个单位长度。定义一个位置为“山顶”,当且仅当从这个位置开始移动,可以一直走到海拔高度比它低的位置上。请问,这个矩阵中最多有多少个“山顶”? 输入格式 第一行两个整数,分别表示$n$和$m$。 接下来$n$行,每行$m$个整数,表示整个矩阵。 输出格式 输出一个整数,表示最多有多少个“山顶”。 样例输入 4 4 3 2 1 4 2 3 4 3 5 6 7 8 4 5 6 7 样例输出 5 算法1 (递归dp) $O(nm)$ 对于这道题,我们可以使用递归DP来解决,用$f(i,j)$表示以$(i,j)$为起点的路径最大长度,那么最后的答案就是所有$f(i,j)$中的最大值。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(nm)$ 动态规划的思路与递归DP类似,只不过转移方程和实现方式有所不同。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码
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