九度OJ 1532 棋盘寻宝扩展 -- 动态规划【背包问题】

算法寻宝问题——回溯法 c++ 寻宝问题是算法中常见的问题,可利用回溯法来解决这个问题 立即下载

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1532

题目描述:

现在有一个8*8的棋盘,上面放着64个不同价值的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0小于100),一个人初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角。从棋盘的左上角移动到右下角的时候的,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,但是拿到的所有的礼物的价值之和不大于一个限定值limit,请设计一个算法请实现,使其能够获得不超过限制值limit的最大价值的礼物。

输入:

输入包含多个测试用例,每个测试用例共有9行,第一行是一个限制值limit<=1000,下面还有8行8列,第i行的第j列的数字代表了该处棋盘上的礼物的价值,每两个数之间用空格隔开。

输出:

对于每组测试用例,请输出你能够获得不超过限制值limit的最大价值的礼物。若没有符合条件的线路则输出-1。

样例输入:
90
4 2 5 1 3 8 9 7
4 5 2 3 7 1 8 6
7 2 1 8 5 9 3 6
2 8 9 5 6 3 1 7
1 2 4 5 3 7 9 6
3 5 7 8 9 6 2 4
10 8 1 4 7 5 3 9
7 4 6 2 1 3 9 8
样例输出:
90
来源:
微策略2012年校园招聘笔试题
#include <stdio.h>
 
int Max (int a, int b){
    return (a > b) ? a : b;
}
 
int MaxValue (int checker[9][9], int limit){
    if (checker[1][1] >= limit)
        return -1;
    int value[9][9][1010];
    int i;
    int j;
    int t;
 
    for (i=0; i<9; ++i)
        for (j=0; j<9; ++j)
            for (t=0; t<=limit; ++t)
                value[i][j][t] = 0;
    for (i=1; i<=8; ++i){
        for (j=1; j<=8; ++j){
            for (t=0; t<checker[i][j]; ++t)
                value[i][j][t] = 0;
            for (t=checker[i][j]; t<=limit; ++t){
                if (i == 1 && j == 1){
                    value[i][j][t] = checker[i][j];
                    continue;
                }
                if (value[i-1][j][t-checker[i][j]] == 0 && value[i][j-1][t-checker[i][j]] == 0)
                    value[i][j][t] = 0;
                else{
                    value[i][j][t] = Max (value[i-1][j][t-checker[i][j]], value[i][j-1][t-checker[i][j]])
                                    + checker[i][j];
                }
            }
        }
    }
    return (value[8][8][limit] != 0) ? value[8][8][limit] : -1;
}
 
int main(void){
    int limit;
    int checker[9][9];
    int i;
    int j;
 
    while (scanf ("%d", &limit) != EOF){
        for (i=1; i<=8; ++i){
            for (j=1; j<=8; ++j){
                scanf ("%d", &checker[i][j]);
            }
        }
        printf ("%d\n", MaxValue (checker, limit));
    }
 
    return 0;
}


全面的动态规划学习资料(内附习题及详细解答) 动态规划基本原理 1 机器分配(HNOI’95) 3 最长不下降序列(HNOI’97) 4 凸多边形三角划分(HNOI’97) 6 系统可靠性(HNOI’98) 8 快餐问题(HNOI’99) 9 求函数最大值(CTSC'95) 14 石子合并(NOI’95) 15 游览街区(NOI’97) 17 积木游戏(NOI’97) 20 免费馅饼(NOI’98) 24 棋盘分割(NOI’99) 27 钉子和小球(NOI’99) 30 SUBSET(NOI’99) 33 陨石的秘密(NOI’2001) 38 商店购物(IOI’95) 42 最长前缀(IOI’96) 48 多边形(IOI’98) 52 花店橱窗布置(IOI’99) 56 选课(CTSC’98) 59 拯救大兵瑞恩(CTSC’99) 63 补丁VS错误(CSTS’99) 69 迷宫改造(WC’99) 72 奶牛浴场(WC’2002) 80 HPC (WC’2001) 85 交叉匹配 (WC’2001 练习题) 90 CODES (IOI‘99) 93 快乐的蜜月 (CTSC 2000) 102 INTEGER (HNOI 2000) 108 BAR 110 序关系计数问题 (福建试题) 113 CHAIN 116 LAND (IOI’99) 119 理想收入 125 立即下载

相关推荐

2012微策略笔试题

微策略2012笔试题,四道算法题,一个写作题

2928 棋盘寻宝

描述有一个 n×m 的棋盘(1<n,m≤100),棋盘上有侍卫和宝藏,在棋盘的左上角(1,1) 开始寻找宝藏,如果能避开侍卫找到宝藏输出YES,否则输出NO。注意:左上角不一定是‘.’(安全通行)。输入描述输入有一组测试数据,以两个非零整数 n 和 m 开始,两者均不超过 100。n 表示迷阵行数, m 表示迷阵列数。接下来有 n 行, 每行包含 m 个字符,不同字符分别代表不同含义:‘.’可以安全通行的方格。‘#’有守卫的方格。‘*’宝藏所在位置。输出描述找到宝藏输出YES,否则输出NO。

huangyuna7的博客 601

Yolov5s可视化网络结构图

Yolov5共有四种网络结构,每种网络深度和宽度上都不相同。 (1) Yolov5s可视化网络结构图:点击查看 (2) Yolov5m可视化网络结构图:点击查看 (3) Yolov5l可视化网络结构图:点击查看 (4) Yolov5x可视化网络结构图:点击查看 ...

江南研习社 15万+

棋盘寻宝扩展(微策略2012年校园招聘笔试题)

题目1532:棋盘寻宝扩展 时间限制:1 秒 内存限制:128 兆 特殊判题:否 提交:155 解决:72 题目描述: 现在有一个8*8的棋盘,上面放着64个不同价值的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0小于100),一个人初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角。

Achiberx 2292

FreeRTOS OTA实战:从Bootloader设计到安全升级的完整流程(附MQTT示例代码)

本文详细介绍了在FreeRTOS系统中实现安全OTA固件升级的完整流程。内容涵盖从Bootloader设计、存储分区规划到与MQTT协议集成的OTA Agent任务开发,并重点解析了固件签名验证、防回滚等关键安全机制,为嵌入式物联网设备提供了一套高可靠性的远程升级解决方案。

weixin_29248653的博客 161

香橙派5Max + Realsense D435i + Fast-Drone-250:手把手教你搭建一个完整的无人机视觉开发环境

本文详细介绍了如何利用香橙派5Max、Realsense D435i深度相机和Fast-Drone-250项目搭建完整的无人机视觉开发环境。从硬件连接到ROS配置,再到项目部署与性能优化,提供全栈式实战指南,助力开发者快速实现SLAM算法验证和自主导航功能开发。

weixin_30879169的博客 463

c++棋盘游戏

从左图的棋盘变为全部白子在上、全部黑子在下(右边棋盘所示)的棋盘,至少需要3步。,将它转换为二进制字符串并在高位填0以补足16位,就得到了一个长度为16的01字符串,我们用这个字符串表示4*4的棋盘,按从左到右,从上到下的顺序将0(白子)、1(黑子)放入棋盘。对于给定的棋盘(保证棋盘中恰好有8个白子和8个黑子),求把棋盘变为全部白子在上、全部黑子在下最少的交换步数。【样例说明1】参考上图,将(2,4)处的黑子移动到(3,3)需要3步。输入一行一个整数x,为十进制表示下的棋盘。

浪子回头 532

电化学阻抗谱(EIS)在锂离子电池中的应用

摘要电化学阻抗谱(electrochemical impedance spectroscopy, EIS)是一种重要的电化学测试方法,在锂离子电池动力学反应机理研究及动力学参数测量等方面具有广泛的应用。在锂离子电池运行过程中,各反应步骤的动力学参数及时间常数不同,而EIS可以在较宽的频率范围内对体系施加小幅正弦激励信号,使得在特定频率下突出特定时间常数的电极过程,从而将复杂的电极过程分离,实现单一电极过程动力学的分析。通过对交流阻抗信息的研究,也可以为锂离子电池及其他电池的应用与管理、电化学过程设计及电极材

qiushireader的博客 2651

蓝桥杯第七届 有奖猜谜

有奖猜谜 小明很喜欢猜谜语。 最近,他被邀请参加了X星球的猜谜活动。 每位选手开始的时候都被发给777个电子币。 规则是:猜对了,手里的电子币数目翻倍, 猜错了,扣除555个电子币, 扣完为止。 小明一共猜了15条谜语。 战果为:vxvxvxvxvxvxvvx 其中v表示猜对了,x表示猜错了。 请你计算一下,小明最后手里的电子币数目是多少。 请填写表示最后电子币数目的数字。

晨钟暮鼓 3956

【TC3xx芯片】TC3xx芯片UCB详解

TC3xx芯片UCB详解

qq_36056498的博客 1万+

一文掌握 MongoDB 详细安装与配置(Windows / Linux / macOS 全平台)

本文详细介绍了MongoDB社区版7.0+在Windows、Linux和macOS三大操作系统上的完整安装、配置与安全加固流程。主要内容包括:各平台推荐安装方式(Windows使用MSI安装包、Linux通过官方仓库、macOS通过Homebrew)、基本配置参数说明、服务启动方法以及关键安全措施(如创建管理员用户和启用身份验证)。文章还提供了系统最低要求、下载地址、数据目录设置建议以及生产环境使用注意事项,适合开发、测试及生产环境部署参考。

数据知道的博客 6713

微策略笔试题

1 堆栈的区别,优劣,以及栈最多层次     一、预备知识—程序的内存分配     一个由C/C++编译的程序占用的内存分为以下几个部分     1、栈区(stack)—   由编译器自动分配释放   ,存放函数的参数值,局部变量的值等。其     操作方式类似于数据结构中的栈。     2、堆区(heap)   —   一般由程序员分配释放,   若程序员不释放,程序结束时可能由OS回

Mars 尘的专栏 1339

uniapp+google map不显示

uniapp+renderJS+google map开发安卓版APP非小程序,google map小叉号不显示,google map自定义marker右上角的小叉号如何去掉,uniapp+google map不显示

renkai721的专栏 527

九度OJ 题目1532:棋盘寻宝扩展(动态规划)

题目链接:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1532 现在有一个8*8的棋盘,上面放着64个不同价值的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0小于100),一个人初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角。从棋盘的左上角移动到右下角的时候的,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的

Jackie_Zhu的专栏 2197

YOLOv8改进-利用图像去雾网络UnfogNet提升检测精度的探索【附核心模块代码】

YOLOv8-UnfogNet联合模型的提出为目标检测和图像去雾领域提供了一个新的思路。通过将图像去雾网络和目标检测网络结合,不仅可以提升在恶劣天气下的目标检测精度,还能够为实际应用中的自动驾驶、监控安防等领域带来更强的鲁棒性和适应性。随着去雾技术和目标检测算法的不断发展,我们相信,这种联合方法将在多个领域中获得更加广泛的应用,并为进一步提升图像质量和检测精度做出重要贡献。

一键难忘的博客 3202

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

棋盘上礼物价值最大化问题-微策略2011校园招聘笔试题

棋盘上礼物价值最大化问题-微策略2011校园招聘笔试题,题目:8*8的棋盘上面放着64个不同价值的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0),一个人初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角,请设计一个算法使其能够获得最大价值的礼物。

jianghuihong2012的专栏 1927

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

微策略2012年校园招聘笔试题两道-动态规划和DFS练习

一、棋盘寻宝 题目描述: 现在有一个8*8的棋盘,上面放着64个价值不等的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0小于1000),一个人的初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角,请设计一个算法使其能够获得最大价值的礼物。 输入: 输入包含多个测试用例,每个测试用例共有8行8列,第i行的...

thewebcode 296

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

8*8的棋盘-最大价值-java刷题

现在有一个8*8的棋盘,上面放着64个价值不等的礼物,每个小的棋盘上面放置一个礼物(礼物的价值大于0小于1000),一个人的 初始位置在棋盘的左上角,每次他只能向下或向右移动一步,并拿走对应棋盘上的礼物,结束位置在棋盘的右下角,请设计一个算 法使其能够获得最大价值的礼物。 输入: 输入包含多个测试用例,每个测试用例共有8行8列,第i行的第j列的数字代表了该处棋盘上的礼物的价值,每两个数之间

NJUPT_T的博客 2328

微策略笔试试题

1 。奇数个整数,其中只有一个整数重复奇数次,其他的重复偶数次。找出奇数次的整数 肯定是要求了时间复杂度了的,如果按照普通的算法,时间复杂度为 n^2 ; 异或运算 可以用来进行数据交换:   交换两个数字的大小   a=9;   b=10;   a=a^b;   b=b^a;   a=a^b;   结果是a为10,b为9.   采用位运算的方法,利用异或运算,两个相同的数

dahai_881222的专栏 2604

动态规划:告别网格,深入“金字塔”寻宝——三角形最小路径和

自顶向下:符合直觉,但代码边界处理可能繁琐。自底向上:倒序思考,往往能简化逻辑,并为空间优化提供可能。动态规划的魅力就在于此,同一个问题,可以有多种不同的dp定义和解法,而最优解往往隐藏在那个最大胆、最不寻常的思考角度里。如果觉得这篇文章对你有帮助,别忘了三连哦!我们下个系列再见!

2301_80334067的博客 760

2018春季java校招_微策略2018春季校招java研发笔试题

1、MultipleChoiceA hash tablecontains10bucketsanduseslinearprobingtoresolvecollisions.Thekeyvaluesare integersandthehashfunctionusedis(Key%10).Ifthevalues43,165,62,123,142are...

weixin_33240461的博客 895

每日一题:Leetcode 面试题47. 礼物的最大价值

题目描述: 在一个 m*n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0)。你可以从棋盘的左上角开始拿格子里的礼物,并每次向右或者向下移动一格、直到到达棋盘的右下角。给定一个棋盘及其上面的礼物的价值,请计算你最多能拿到多少价值的礼物? 示例 1: 输入: [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 12 解释: 路径 1→3→5→2→1 可以拿到最多价...

qq_44584356的博客 770

python3中input输入浅谈_详解Python3中的 input() 函数

一、知识介绍:1、input() 函数,接收任意输入,将所有输入默认为字符串处理,并返回字符串类型;2、可以用作文本输入,如用户名,密码框的值输入;3、语法:input("提示信息:") 。二、运用演示:1、接收任意输入,并返回字符串类型;>>>height = input("输入身高:") #运行输入身高: 170 #输入整数170>>...

weixin_39850167的博客 401
上一篇: 程序员面试题精选100题(33)-在O(1)时间删除链表结点[数据结构]
下一篇: 九度OJ 1410 垒积木 -- 动态规划
JDPlus
博客等级 码龄15年 221粉丝 125原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
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
实付元
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