HDU 1003 - Max Sum

本文深入探讨了一道经典的动态规划问题——传送门HDU103-MaxSum,通过实例分析,详细解释了解决思路与核心算法,帮助读者理解动态规划在解决此类问题上的应用。

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传送门HDU 1003 - Max Sum


说好休息几天的。。但是一天不写手就痒了。。。


很经典的DP问题,前几天在一天一道算法题上看到过这个问题,当时看不懂。。今天想了一下才明白。

真是神奇啊。。DP。


只要找出当前值之前的最小值就行,判断他们的差是不是大于最大值。那两个数组也是可以省略的,懒得改了。


#include <cstdio>
using namespace std;

int num[110000];
int sum[110000];

int main()
{
    //freopen("input.txt", "r", stdin);
    int T, i, j, n, maxNum, minNum, x, y, xx, cases = 1;
    scanf("%d", &T);
    while (T--)
    {
        scanf("%d", &n);
        for (i = 1; i <= n; i++)
            scanf("%d", &num[i]);
        maxNum = num[1], minNum = 0;    //minNum,记录目前为止最小的S.
        x = xx = 0;
        y = 1;
        for (i = 1; i <= n; i++)
        {
            sum[i] = sum[i - 1] + num[i];
            if (sum[i] - minNum > maxNum)
            {
                maxNum = sum[i] - minNum;
                y = i;
                x = xx;
            }
            if (sum[i] < minNum)
            {
                minNum = sum[i];
                xx = i; //xx备用,如果后面有用到这个最小值再更新x。
            }
        }
        printf("Case %d:\n", cases++);
        printf("%d %d %d\n", maxNum, x + 1, y);
        if (T)
            printf("\n");
    }
    return 0;
}





### HDU 4190 编程问题解析 针对HDU-4190这一特定编程挑战,该题目属于动态规划(DP)类问题[^3]。这类问题通常涉及寻找最优路径或者计算最优化的结果,在给定约束条件下实现目标最大化或最小化。 对于此题目的具体描述提到的是一个数塔结构,其中要求从顶部到底部移动,并且每次只能前往相邻节点,最终目的是使得所经过节点数值总和达到最大值。解决此类问题的关键在于理解如何有效地利用已知条件来构建解决方案: #### 动态规划算法设计 为了高效求解这个问题,可以采用自底向上的方法来进行动态规划处理。通过定义状态转移方程,逐步累积中间结果直至获得全局最优解。 ```python def max_sum_path(triangle): n = len(triangle) # 初始化dp数组用于存储各层的最大累加和 dp = [[0]*i for i in range(1, n+1)] # 设置起点即三角形顶端元素作为初始值 dp[0][0] = triangle[0][0] # 填充dp表 for level in range(1, n): for pos in range(level + 1): if pos == 0: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos] + triangle[level][pos] elif pos == level: dp[level][pos] = dp[level - 1][pos - 1] + triangle[level][pos] else: dp[level][pos] = max(dp[level - 1][pos], dp[level - 1][pos - 1]) + triangle[level][pos] return max(dp[-1]) triangle = [ [2], [3, 4], [6, 5, 7], [4, 1, 8, 3] ] print(max_sum_path(triangle)) ``` 上述代码实现了基于输入参数`triangle`(表示数塔的数据结构)的函数`max_sum_path()`,它返回从顶至底所能得到的最大路径和。这里采用了二维列表形式保存每一级的最佳选择情况,从而保证能够快速访问并更新所需的信息。
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