POJ 1088 滑雪(动态规划经典)

滑雪
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Description

Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子
 1  2  3  4 5

16 17 18 19 6

15 24 25 20 7

14 23 22 21 8

13 12 11 10 9

一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。

Input

输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。

Output

输出最长区域的长度。

Sample Input

5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9

Sample Output

25
 
思路:该题是动态规划的经典题目,要用到记忆化搜索,深度优先遍历。每次求出从每个点出发的最长路径长度,全局最优解包含局部最优解。
 
AC代码:
 
#include<iostream>
#include<cstring>

using namespace std;
int area[105][105];  //保存每个点的高度
int len[105][105];   //保存从每个点出发得到的最长路径长度
int r,c;
int max(int a,int b,int c,int d)
{
    if(a<b)
        a=b;
    if(a<c)
        a=c;
    if(a<d)
        a=d;
    return a;
}

int longest(int i,int j,int height)
{
    if(i<0||j<0||i>=r||j>=c||height<=area[i][j]) return 0;   //遇到边界或者该点的高度比前一个搜索的点的高度大,则返回
    if(len[i][j]>=0) return len[i][j];                         //若len[i][j]>0,说明该点已经被搜索过
    len[i][j]=max(longest(i-1,j,area[i][j]),longest(i+1,j,area[i][j]),longest(i,j-1,area[i][j]),longest(i,j+1,area[i][j]))+1;
    return len[i][j];
}

int main()
{
    int i,j;
    memset(len,-1,sizeof(len));              //初始化len数组
    cin>>r>>c;
    for(i=0; i<r; i++)
        for(j=0; j<c; j++)
            cin>>area[i][j];

    int max=0,l=0;
    for(i=0; i<r; i++)
        for(j=0; j<c; j++)
        {
            l=longest(i,j,area[i][j]+1);
            if(l>max)
                max=l;
        }
    cout<<max<<endl;



    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了文生视频大模型及AI人应用方案的设计与实现。文章首先阐述了文生视频大模型的技术基础,包括深度生成模型、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)的深度融合,以及相关技术的发展趋势。接着,文章深入分析了需求,包括用户需求、市场现状和技术需求,明确了高效性、个性化和成本控制等关键点。系统架构设计部分涵盖了数据层、模型层、服务层和应用层的分层架构,确保系统的可扩展性和高效性。在关键技术实现方面,文章详细描述了文本解析与理解、视频生成技术、AI人交互技术和实时处理与反馈机制。此外,还探讨了数据管理与安全、系统测试与验证、部署与维护等重要环节。最后,文章展示了文生视频大模型在教育、娱乐和商业领域的应用场景,并对其未来的技术改进方向和市场前景进行了展望。 适用人群:具备一定技术背景的研发人员、产品经理、数据科学家以及对AI视频生成技术感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①帮助研发人员理解文生视频大模型的技术实现和应用场景;②指导产品经理在实际项目中应用文生视频大模型;③为数据科学家提供技术优化和模型改进的思路;④让从业者了解AI视频生成技术的市场潜力和发展趋势。 阅读建议:本文内容详尽,涉及多个技术细节和应用场景,建议读者结合自身的专业背景和技术需求,重点阅读与自己工作相关的章节,并结合实际项目进行实践和验证。
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