问题描述:
有一个N*N的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币.你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里.请问如何走才能拿到最多的金币.
输入格式:
第一行输入一个正整数n. 以下n行描述该放格.金币数保证是不超过1000的正整数.
输出格式:
最多能拿金币数量.
样例输入:
3
1 3 3 2 2 2 3 1 2
样例输出:
11
数据规模和约定:
n<=1000
算法思想:(动态规划dp数组,时间复杂度为O(n^2))
从最左上的格子出发,每次只能向右边或下边走,要使获得的金币数越多,经过的格子也要最多,即要走到最右下的格子才停止.所以最右下的格子金币总数就是所需要求的值.
接下来分析如何计算dp表格里面的值: 首先要计算dp[0][0]的值;因为从左上角开始出发,那么dp[0][0]的值就是arr[0][0]的值;其次;需要计算dp表格的第一排和第一列,除dp[0][0],因为处于第一排你就只能从左向右走,处于第一列就只能从上往下走,所以第一排的计算式为dp[0][i]=dp[0][i-1]+arr[0][i],第一列的计算式为dp[i][0]=dp[i-1][0]+arr[i][0];最后需要计算的是剩余表格的值,因为要走到中间表格时,可以选择从上或左边进入,要使获得的金币数最多,就要选择上边或左边获得金币数最多的格子进入,这样就能使当前格子里总共金币数最多.计算式为:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+arr[i][j];
arr表格存放每个格子的金币数,dp表格用于经过格子可以获得的最高金币数.
| 1 | 3 | 3 |
| 2 | 2 | 2 |
| 3 | 1 | 2 |
| 1 | 4 | 7 |
| 3 | 6 | 9 |
| 6 | 7 |
11 |
代码如下:
#include<iostream>
using namespace std;
#define ITEM 1000
int main()
{
int n;
cin >> n;
int arr[ITEM][ITEM] = { 0 }; //arr用来存放金币数.
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
cin >> arr[i][j];
}
}
int dp[ITEM][ITEM] = { 0 };//dp用来存放经过格子获得的最多金币数.
dp[0][0] = arr[0][0]; //计算dp[0][0].
for (int i = 1; i < n; i++) {
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + arr[i][0];//计算第一列.
dp[0][i] = dp[0][i - 1] + arr[0][i];//计算第一排.
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 1; j < n; j++) {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + arr[i][j];//计算其余格子的金币数.
}
}
cout << dp[n-1][n-1];//输出所求的金币数
return 0;
}
蓝桥杯算法训练:动态规划解题策略与C++实现
这篇博客介绍了蓝桥杯竞赛中的一道算法题目,涉及一个N*N的网格,玩家从左上角出发,每次只能向右或向下移动,目标是收集最多的金币。博主通过动态规划的方法,用dp数组记录每一步的最大收益,并详细解释了计算过程,包括初始化dp数组、处理边界条件和填充剩余格子的策略。样例输入和输出以及时间复杂度O(n^2)也进行了展示。最后,提供了C++代码实现动态规划解决方案。

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