U - 方格取数(1)

本文介绍了一个关于在n*n方格棋盘中选取非负数的问题,目标是在确保所选数字所在方格不相邻的前提下,实现选取数字总和的最大化。文章通过预处理每排方格的可行状态并采用动态规划的方法来解决该问题,提供了完整的代码实现。

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U - 方格取数(1)
Time Limit:5000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

给你一个n*n的格子的棋盘,每个格子里面有一个非负数。 
从中取出若干个数,使得任意的两个数所在的格子没有公共边,就是说所取的数所在的2个格子不能相邻,并且取出的数的和最大。
 

Input

包括多个测试实例,每个测试实例包括一个整数n 和n*n个非负数(n<=20)
 

Output

对于每个测试实例,输出可能取得的最大的和
 

Sample Input

     
     
3 75 15 21 75 15 28 34 70 5
 

Sample Output

     
     
188


暴力可解,


对于每一排的状态预处理出可行的状态(二进制表示),然后用dp进行转移


dp[i][j]表示第i排的j状态时的最优解,那么可以枚举j,对于每一个j枚举上一排的k,如果不会冲突那么进行转移。


实际上因为n <= 20 这种方法的复杂度为 18000*18000*20*20 (一共18000种可行状态,20排,从状态转变成数时有一个约为20的循环),题目给了5s是绝对不可能过的,这需要的时间大概是接近半个小时,但是因为数据太水,居然能卡过去。


#include"iostream"
#include"cstring"
#include"cstdio"
#include"algorithm"

#define LL __int64

using namespace std;

LL maze[25][25];
LL mode[20005];
LL dp[25][20005];
LL num;

bool judge(LL x)
{
    LL x1 = x << 1;
    LL x2 = x >> 1;
    if((x&x1) == 0 && (x&x2) == 0) return true;
    return false;
}

void init()
{
    num = 0;
    for(int i = 0;i <= (1<<20);i++)
    {
        if(judge(i)) mode[num++] = i;
    }
}

LL fun(LL line,LL x)
{
    LL tot = 0;
    int pos = 1;
    while(x > 0)
    {
        tot += (x&1)*maze[line][pos];
        pos ++;
        x >>= 1;
    }
    return tot;
}

int main(void)
{
    int n;
    init();
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i = 1;i <= n;i++)
        {
            for(int j = 1;j <= n;j++)
            {
                scanf("%I64d",&maze[i][j]);
            }
        }
        LL maxn = -1;
        for(LL i = 0;mode[i] < (1<<n);i++)
        {
            dp[1][i] = fun(1,mode[i]);
            maxn = max(maxn,dp[1][i]);
        }
        for(LL i = 2;i <= n;i++)
        {
            for(LL j = 0;mode[j] < (1<<n);j++)
            {
                for(LL k = 0;mode[k] < (1<<n);k++)
                {
                    if(mode[j]&mode[k]) continue;
                    dp[i][j] = max(dp[i-1][k] + fun(i,mode[j]),dp[i][j]);
                    maxn = max(dp[i][j],maxn);
                }
            }
        }
        printf("%I64d\n",maxn);
    }
    return 0;
}


方格问题也可以使用网络流算法进行求解。以下是一个Python实现: ```python from collections import deque n = int(input()) grid = [] for i in range(n): row = list(map(int, input().split())) grid.append(row) # 计算每个格子的编号 id_map = [[0] * n for _ in range(n)] cnt = 0 for i in range(n): for j in range(n): id_map[i][j] = cnt cnt += 1 # 定义网络流图的源点、汇点,以及每个格子的容量 s = 2*n*n t = 2*n*n + 1 cap = [[0] * (2*n*n+2) for _ in range(2*n*n+2)] for i in range(n): for j in range(n): cap[s][id_map[i][j]] = 1 # 源点到每个格子的容量为1 cap[id_map[i][j]+n*n][t] = 1 # 每个格子到汇点的容量为1 if i > 0: # 上方格子向当前格子的容量为上方格子的值 cap[id_map[i-1][j]][id_map[i][j]+n*n] = grid[i][j] if j > 0: # 左方格子向当前格子的容量为左方格子的值 cap[id_map[i][j-1]][id_map[i][j]+n*n] = grid[i][j] # 使用BFS算法找到增广路径 def bfs(): queue = deque([s]) visited = [False] * (2*n*n+2) visited[s] = True parent = [-1] * (2*n*n+2) while queue: u = queue.popleft() for v in range(2*n*n+2): if not visited[v] and cap[u][v] > 0: visited[v] = True parent[v] = u queue.append(v) if v == t: # 找到增广路径 path = [] while v != s: path.append(v) v = parent[v] path.append(s) path.reverse() return path return None # 使用Ford-Fulkerson算法求最大流 max_flow = 0 while True: path = bfs() if not path: break flow = float('inf') for i in range(len(path)-1): u, v = path[i], path[i+1] flow = min(flow, cap[u][v]) for i in range(len(path)-1): u, v = path[i], path[i+1] cap[u][v] -= flow cap[v][u] += flow max_flow += flow print(max_flow) ``` 这个算法将每个格子看做一个节点,将源点和汇点分别连接到每个格子。根据题目要求,每个格子只能向下或向右走,因此可以将每个格子拆成两个节点,一个表示向下走,一个表示向右走。这样就可以将问题转化为一个网络流问题。 具体来说,源点向每个格子的向下走节点连边,容量为1;每个格子的向右走节点向汇点连边,容量为1;每个格子的向下走节点向下方格子的向上走节点连边,容量为下方格子的值;每个格子的向右走节点向左方格子的向右走节点连边,容量为左方格子的值。 然后使用标准的Ford-Fulkerson算法求解最大流,即可得到答案。
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