UVA348矩阵链乘

本文介绍了一种使用动态规划解决矩阵链乘法问题的方法,通过记忆化搜索避免重复计算,实现高效的求解过程。文章提供了完整的C++代码实现,并展示了如何打印最优解的计算顺序。

经典的DP题,表达式结构,个人认为记忆化搜索比递推简单些,而且更容易理解,这里贴上代码:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
#include<set>
#include<vector>
#define LL long long
using namespace std;
const int maxn=1e5+10;
const double eps=1e-6;
const int  MAX_INT=(1<<31)-1;
int x[15],y[15];
int n;
int d[15][15],r[15][15]; 
int dp(int a,int b)
{
	if(d[a][b]!=-1) return d[a][b];
	r[a][b]=a;
	if(a==b)  return d[a][b]=0;
	d[a][b]=MAX_INT;
	int t;
	for(int i=a;i<b;i++)
	{
		t=dp(a,i)+dp(i+1,b)+x[a]*y[i]*y[b];
		if(t<d[a][b])
		{
			d[a][b]=t;
			r[a][b]=i;
		}
	}
	return d[a][b];
}
void print(int a,int b)
{
	if(a>b) return;
	if(a==b)
		printf("A%d",a+1);	
	else
	{
		printf("(");
		print(a,r[a][b]);
		printf(" x ");
		print(r[a][b]+1,b);
		printf(")");
	}
}
int main()
{
//	cout<<MAX_INT;
	int cas=0;
	while(cin>>n&&n)
	{
		memset(d,-1,sizeof(d));
		for(int i=0;i<n;i++)
		cin>>x[i]>>y[i];
		dp(0,n-1);
		 printf("Case %d: ", ++cas);  
        print(0, n - 1);  
    	cout<<endl;
	}
    return 0;
}


### UVa818 切断圆环链问题解决方案 对于UVa818切断圆环链的问题,目标是在最少切割次数的情况下将给定长度的闭合链条分割成指定数量的小段。该问题可以通过贪心算法来有效求解。 #### 贪婪策略分析 为了最小化切割次数,在每次操作时应尽可能多地利用已有的切口位置。具体来说,当需要制作n个链接时,只需要做(n-1)次切割即可完成任务[^1]。 #### 实现方法概述 程序接收一系列整数作为输入数据,表示所需制造的不同尺寸片段数目;接着计算并输出达到这些要求所需的最低切割次数。这里给出Python版本的具体实现: ```python def min_cuts_needed(links): """Calculate minimum cuts needed to produce given link counts.""" # Remove duplicates and sort descendingly unique_links = sorted(set(links), reverse=True) total_cuts, current_length = 0, 0 while unique_links: next_cut = unique_links.pop(0) if not unique_links or (unique_links[0]*2 >= next_cut): total_cuts += 1 current_length = next_cut elif sum(unique_links)*2 < next_cut: break else: temp_sum = 0 index_to_remove = None for i, val in enumerate(unique_links): temp_sum += val if temp_sum*2 >= next_cut: index_to_remove = i break del unique_links[:index_to_remove+1] total_cuts += 1 current_length = next_cut return max(total_cuts - 1, 0) if __name__ == "__main__": import sys input_data = list(map(int, sys.stdin.readline().strip().split())) result = min_cuts_needed(input_data[:-1]) print(result) ``` 此代码实现了上述贪婪策略,并通过标准输入读取测试案例中的链接需求列表。意最后会减去一次因为初始状态下的虚拟“零”切片[^1]。
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