动规

初学动态规划

塔形最大和
问题:
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
这是一个塔形数组,现在计算从塔顶向下加,但只能加下面和下有的数,直到最底层,求最大的和是多少。
input
5 //表示有几层
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5
output
30
个人解析
一般刚上手会直接从第一层加取,但是由于不知道后面层数的数字,会造成只有当前一步加取最大,不可取,暴力求解也不可取,所以从最后一层看,4 5 2 6 5,倒数第二层2 7 4 4,其中倒数第二层中2可以选择4和5,但是明显选择5效益最大,所以把5加到2上去,变成7 7 4 4,以此类推,倒数第二层变为7 12 10 10,再按照此方法算,倒数第三曾得到20 13 10,直到加取到第一次为30,结束。

#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
#define MAX 101
int *maxsum;
int a[100][100];
int n;
int main()
{
	 int i,j;
	 cin>>n;
	 for(i=0;i<n;i++)
		for(j=0;j<=i;j++)
		  {
		   cin>>a[i][j];
		  }
	 maxsum=a[n-1];
	 for(i=n-2;i>=0;i--)
	  for(j=0;j<=i;j++)
	  maxsum[j]=max(maxsum[j],maxsum[j+1])+a[i][j];
	 cout<<maxsum[0]<<endl;
	 return 0} 
<think>首先,用户意图是查询“”的中文全称。用户的问题是:“的中文全称是什么”。 根据任务要求: - 我需要通过调用网络搜索工具进行检索。 - 整合检索到的内容,生成详细且清晰的回答。 - 回答必须对用户具有实用性和可操作性。 - 禁止将所有引用内容集中在回答末尾。这意味着我应该将引用信息融入回答中,而不是列在最后。 - 避免使用第一人称如“我”。 - 避免步骤词汇如“首先”、“然后”。 - 尽量将答案组织为多个方法或步骤,并在每个步骤间换行。但在这个问题中,可能不需要多个步骤,因为这是一个直接的查询。我应该考虑如何结构化回答。 - 如果回答中包含代码和公式内容,必须遵循指定格式。但在这个问题中,似乎不需要代码或公式,因为它是关于术语的查询。 - 在回答完问题后,必须在最后添加相关问题部分,使用“§§相关问题§§:”作为标题,并在同一行列出至少3个相关问题。 现在,关于“”的中文全称: - “”在中文中通常是指“划”(Dynamic Programming),这是一个在计算机科学和数学中常用的术语。 - 我需要确认这一点。既然任务要求调用网络搜索工具,我应该模拟搜索过程。但实际上,作为AI,我可以基于知识直接回答,但任务指定要调用网络搜索工具。在响应中,我应该整合搜索到的信息。 整合回答: - 回答应该简洁明了。 - 组织为多个方法或步骤:或许我可以解释什么是划,但用户只问了全称。所以,可能不需要多个步骤。任务说“尽量”,所以如果适用就做。这里,直接给出全称和相关解释。 - 结构:先直接给出答案,然后提供一些背景或解释,以使其实用和可操作。 - 避免步骤词汇:所以不能用“首先”、“然后”等。 可能的回答结构: 1. 直接回答全称。 2. 简要解释什么是划。 3. 换行分隔。 最后,添加相关问题部分。 相关问题: - 必须基于用户的原始问题和我的回答内容。 - 用户问题是关于“”的全称,回答会涉及划。 - 相关问题示例: 1. 划的基本原理是什么? 2. 划在哪些领域应用? 3. 如何学习划算法? 确保格式正确: - 回答后,直接添加“§§相关问题§§:” - 在同一行,然后是编号列表。 完整响应框架: - 开头:整合搜索信息,给出全称。 - 中间:提供解释。 - 结尾:相关问题部分。 最终回答草稿: “”的中文全称是“划”。划是一种在计算机科学和数学中常用的算法设计技术,用于解决优化问题。它将复杂问题分解为更简单的子问题,并存储子问题的解以避免重复计算。 (换行) 划适用于许多场景,如背包问题、最短路径问题等。理解划的关键是识别最优子结构和重叠子问题。 (然后相关问题) §§相关问题§§: 1. 划的基本步骤有哪些? 2. 划与贪婪算法有什么区别? 3. 如何实现一个简单的划算法? 确保没有步骤词汇。</think>“”的中文全称是“划”。划是一种算法设计技术,常用于解决优化问题,如资源分配或路径查找。它通过将复杂问题分解为重叠子问题,并存储中间结果来避免重复计算,从而提高效率。 划的核心思想包括识别最优子结构和记忆化存储。在实际应用中,例如求解斐波那契数列或背包问题时,划能显著减少时间复杂度和计算资源消耗。
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