Hard-题目43:174. Dungeon Game

本篇介绍了一个经典的动态规划问题,勇士如何在地牢中以最小初始血量救出公主。通过逆向思维从终点反推起点,利用动态规划的方法找到了最优解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目原文:
The demons had captured the princess (P) and imprisoned her in the bottom-right corner of a dungeon. The dungeon consists of M x N rooms laid out in a 2D grid. Our valiant knight (K) was initially positioned in the top-left room and must fight his way through the dungeon to rescue the princess.
The knight has an initial health point represented by a positive integer. If at any point his health point drops to 0 or below, he dies immediately.
Some of the rooms are guarded by demons, so the knight loses health (negative integers) upon entering these rooms; other rooms are either empty (0’s) or contain magic orbs that increase the knight’s health (positive integers).
In order to reach the princess as quickly as possible, the knight decides to move only rightward or downward in each step.
Write a function to determine the knight’s minimum initial health so that he is able to rescue the princess.
For example, given the dungeon below, the initial health of the knight must be at least 7 if he follows the optimal path RIGHT-> RIGHT -> DOWN -> DOWN.
-2 (K) -3 3
-5 -10 1
10 30 -5 (P)
Notes:
The knight’s health has no upper bound.
Any room can contain threats or power-ups, even the first room the knight enters and the bottom-right room where the princess is imprisoned.
题目大意:
给一个二维数组,代表一个网格型的地牢(Dungeon),公主被关在右下角,勇士从左上角开始,一次只能向下或向右走一格,每走一格,他的血量会增加或减少(变化值为数组的对应值),若血量小于等于0,则勇士会死。问要想在最短时间(走最短路径)救出公主,勇士的初始血量至少是多少?
题目分析:
典型的不能再典型的DP,设数组的规模为m*n.
记dp[i][j]为从[I,j]点出发救出公主最少所需血量。首先初始化dp[m][n]=max(1,1-dungeon[m][n]).因为如果右下角血量的变化值为正数,则到此点是加血的,只需血量为1点即可,而如果是负数,则必须保证扣血之后至少剩1点血。
接下来逆向从右下向左上搜索,转移方程dp[i][j] = max(min(dp[i][j+1], dp[i+1][j]) - dungeon[i][j], 0)+1,因为(i,j)点可以从下面来,也可以从右面来,取要求血量最小的一个,再加上扣血值,并保证至少1点血量。如此递推直至dp[1][1]即为所求。
源码:(language:cpp)

class Solution {
public:
    int calculateMinimumHP(vector<vector<int> > &dungeon) {
         if(dungeon.empty())
          return 0;
        vector<vector<int> > dp(dungeon.size());
        for(int i = 0; i < dp.size(); i++) {
            dp[i].reserve(dungeon[i].size());
        }
        int m = dungeon.size();
        int n = dungeon[0].size();
        if(dungeon[m - 1][n - 1] >= 0) {
            dp[m - 1][n - 1] = 1;
        } else {
            dp[m - 1][n - 1] = 1 - dungeon[m - 1][n - 1];
        }

        for(int i = m - 2; i >= 0; i--) {
            dp[i][n - 1] = max(dp[i + 1][n - 1] - dungeon[i][n - 1], 1);
        }
        for(int j = n - 2; j >= 0; j--) {
            dp[m - 1][j] = max(dp[m - 1][j + 1] - dungeon[m - 1][j], 1);
        }
        for(int i = m - 2; i >= 0; i--) {
            for(int j = n - 2; j >= 0; j--) {
                dp[i][j] = max(min(dp[i + 1][j], dp[i][j + 1]) - dungeon[i][j], 1);
            }
        }

        return dp[0][0];
        }

};

成绩:
8ms,100.00%,16ms,65.51%
Cmershen的碎碎念:
这题是Hard后期为数不多的一道还算比较容易想出思路的题,但是比较懒,直接摘抄代码了。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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