[BZOJ1177]APIO2009 Oil|前缀和|DP|分类

本文提供了一种巧妙的方法来解决复杂的矩阵分割问题,通过使用前缀和数组和动态规划来简化计算过程,从而快速找到最优解。实例分析揭示了算法的有效性和效率,特别适用于大规模矩阵操作。

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这题写的我无比蛋疼。。解法好神,要取三个矩形就是要割成3块,然后画一画图发现只有6种情况,


然后对每个点用前缀和维护出左上,左下,右上,右下的最大矩阵,再对每一行(列)维护以这一行(列)为底边的最大矩阵,然后枚举分割线暴力求解。。。

这题样例是错的。。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<memory.h>
#define N 1510
#define clr(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define fp(a,b,c) for(a=b;a<=c;a++) 
#define fd(a,b,c) for(a=c;a>=b;a--)
using namespace std;
int i,j,n,m,k,ans=0,s[N][N],a[N][N],b[N][N],c[N][N],d[N][N],h[N],l[N];
int main()
{
  freopen("1177.in","r",stdin);
  clr(s);clr(a);clr(b);clr(c);clr(d);clr(l);clr(h);
  scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
  fp(i,1,n) fp(j,1,m) scanf("%d",&s[i][j]),s[i][j]+=s[i-1][j]+s[i][j-1]-s[i-1][j-1];
  fd(i,k,n) fd(j,k,m) s[i][j]-=s[i-k][j]+s[i][j-k]-s[i-k][j-k],h[i]=max(h[i],s[i][j]),l[j]=max(l[j],s[i][j]);
  fp(i,k,n) fp(j,k,n) a[i][j]=max(s[i][j],max(a[i-1][j],a[i][j-1]));
  fp(i,k,n) fd(j,1,m-k+1) b[i][j]=max(s[i][j+k-1],max(b[i-1][j],b[i][j+1]));
  fd(i,1,n-k+1) fp(j,k,m) c[i][j]=max(s[i+k-1][j],max(c[i+1][j],c[i][j-1]));
  fd(i,1,n-k+1) fd(j,1,m-k+1) d[i][j]=max(s[i+k-1][j+k-1],max(d[i+1][j],d[i][j+1]));
  fp(i,k,n-k) fp(j,k,m-k) ans=max(ans,max(a[i][m]+c[i+1][j]+d[i+1][j+1],c[i+1][m]+a[i][j]+b[i][j+1])),ans=max(ans,max(c[1][j]+b[i][j+1]+d[i+1][j+1],a[i][j]+c[i+1][j]+d[1][j+1]));
  fp(i,k,n-2*k) fp(j,i+k,n-k) ans=max(ans,b[i][1]+h[j]+d[j+1][1]);
  fp(i,k,m-2*k) fp(j,i+k,m-k) ans=max(ans,a[n][i]+l[j]+d[1][j+1]);
  printf("%d\n",ans);
}


题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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