矩阵取数问题

一个N*N矩阵中有不同的正整数,经过这个格子,就能获得相应价值的奖励,从左上走到右下,只能向下向右走,求能够获得的最大价值。

例如:3 * 3的方格。

 

1 3 3

2 1 3

2 2 1

 

能够获得的最大价值为:11。

Input

第1行:N,N为矩阵的大小。(2 <= N <= 500)
第2 - N + 1行:每行N个数,中间用空格隔开,对应格子中奖励的价值。(1 <= N  <= 10000)

Output

输出能够获得的最大价值。

Sample Input

3
1 3 3
2 1 3
2 2 1

Sample Output

11
#include<iostream>
using namespace std;
const int MAXN=500+13;
int a[MAXN][MAXN];
int dp[MAXN][MAXN]={0};
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            cin>>a[i][j];
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j])+a[i][j];
        }  //dp[i][j]表示的是从位置(1,1)到位置(i,j)所获得的最大价值
    }
    cout<<dp[n][n]<<endl;
    return 0;
}

 

51nod1084

----参考一下----

矩阵取数问题 V2

一个M*N矩阵中有不同的正整数,经过这个格子,就能获得相应价值的奖励,先从左上走到右下,再从右下走到左上。第1遍时只能向下和向右走,第2遍时只能向上和向左走。两次如果经过同一个格子,则该格子的奖励只计算一次,求能够获得的最大价值。

 

例如:3 * 3的方格。

 

1 3 3

2 1 3

2 2 1

 

能够获得的最大价值为:17。1 -> 3 -> 3 -> 3 -> 1 -> 2 -> 2 -> 2 -> 1。其中起点和终点的奖励只计算1次。

Input

第1行:2个数M N,中间用空格分隔,为矩阵的大小。(2 <= M, N <= 200)
第2 - N + 1行:每行M个数,中间用空格隔开,对应格子中奖励的价值。(1 <= A 

<= 10000)

Output

输出能够获得的最大价值。

Sample Input

3 3
1 3 3
2 1 3
2 2 1

Sample Output

17

# include <iostream>
# include <string.h>
using namespace std;
const int maxn=200+13;
int dp[maxn*2][maxn][maxn];
int a[maxn][maxn];
int main()
{
	int m,n;
	cin>>m>>n;//n行 m列
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=m;j++)
			cin>>a[i][j];
	memset(dp,0,sizeof dp);
	dp[1][1][1]=a[1][1];
	for(int s=2;s<n+m;s++){
		for(int i=1;i<=min(s,m);i++){
			if(s-i+1>n)//s-y+1=x 也就是y超过行数了
				continue;
			for(int j=1;j<=min(s,m);j++){
				if(s-j+1>n)//s-y+1=x
					continue;
                dp[s][i][j]=max(max(dp[s-1][i][j], dp[s-1][i-1][j]),max(dp[s-1][i][j-1], dp[s-1][i-1][j-1]))
                                +(i==j ? a[s-i+1][i] : (a[s-i+1][i]+a[s-j+1][j]));
			}
		}
	}
	cout<<dp[m+n-1][m][m]<<endl;//两个的横坐标相等时,走到终点了
	return 0;
}

 

### 关于矩阵游戏的算法解题思路与编程实现 #### 问题描述 在一个二维矩阵中,玩家可以从任意位置开始移动,每次可以向上下左右四个方向之一移动一格。每经过一个单元格,就收集该单元格中的值作为分,并且这个单元格被标记为已访问过。目标是在不超过指定步的情况下获得尽可能高的总分。 #### 解决方案概述 为了有效地解决问题,采用动态规划(DP)方法来记录到达每一个可能状态的最大得分。通过这种方式可以在合理的时间内计算出最优路径上的最大累积值[^1]。 #### 动态规划的状态转移方程 设`dp[i][j][k]`表示从起点出发,在第`k`步时位于坐标`(i, j)`处能够得到的最大分,则有: \[ dp[i][j][k]=\max(dp[x][y][k-1])+matrix[i][j], \] 其中 `(x,y)` 是上一步的位置,满足 `|x-i|+|y-j|=1` 的条件即相邻关系;初始状态下所有 `dp[*][*][0] = matrix[*][*]`. 考虑到边界情况以及越界处理等因素的影响,实际编码过程中还需要加入额外判断逻辑以确保程序健壮性[^2]. #### 编码实践 (Python 实现) ```python def max_score(matrix, K): n = len(matrix) m = len(matrix[0]) # 初始化DP表 dp = [[[float('-inf')]*K for _ in range(m)] for __ in range(n)] # 设置起始点 for i in range(n): for j in range(m): dp[i][j][0] = matrix[i][j] directions = [(0,-1), (-1,0), (0,+1), (+1,0)] # 进行动态规划迭代更新 for step in range(1,K): for x in range(n): for y in range(m): for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy if 0<=nx<n and 0<=ny<m : dp[x][y][step] = max(dp[nx][ny][step-1]+matrix[x][y], dp[x][y][step]) result = float("-inf") for i in range(n): for j in range(m): result = max(result,max(dp[i][j])) return result if result != float("-inf") else None ``` 此代码片段实现了上述提到的方法论,利用三维列表模拟了不同时间片下的最佳策略选择过程,并最终返回最高可获的成绩。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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