tyvj-1188 添加括号 DP 输出方案

本文介绍了一个基于动态规划(DP)的算法实现过程,详细展示了如何通过DP解决一个具体的编程问题,并提供了完整的代码示例。文章还介绍了如何输出最优解的具体路径。

DP简单,输出方案不是十分容易。

一次AC,嘻嘻....

/*
 * tyvj-1188
 * mike-w
 * 2011-11-8
 */
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
#define SIZE 20
#define INF 9999999

int N;
int f[SIZE][SIZE];
int g[SIZE][SIZE];
int s[SIZE][SIZE];
int q[SIZE];
int num[SIZE];
int L[SIZE],R[SIZE];

int search(int start,int end)
{
	int mid=g[start][end];
	if(mid==0) return 0;
	L[start]++;
	R[end]++;
	q[++q[0]]=f[start][end]-f[start][mid]-f[mid+1][end];
	if(mid+1!=end)
		search(mid+1,end);
	if(mid!=start)
		search(start,mid);
	return 0;
}

int main(void)
{
	int i,j,k,t;
#ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("in","r",stdin);
#endif
	scanf("%d",&N);
	for(i=1;i<=N;i++)
		scanf("%d",num+i);
	for(i=1;i<=N;i++)
		for(j=i;j<=N;j++)
			s[i][j]=s[i][j-1]+num[j];
	for(i=1;i<=N;i++)
		for(j=1;j<=N;j++)
			f[i][j]=INF;
	for(i=1;i<=N;i++)
		f[i][i]=0;
	for(k=2;k<=N;k++) /* step width */
		for(i=1;i+k-1<=N;i++) /* starting pos */
			for(j=i;j+1<=i+k-1;j++)
			{
				t=f[i][j]+f[j+1][i+k-1]+s[i][i+k-1];
				if(t<=f[i][i+k-1])
				{
					f[i][i+k-1]=t;
					g[i][i+k-1]=j;
				}
			}
	search(1,N);
	for(i=1;i<=N;i++)
	{
		for(j=0;j<L[i];j++)
			putchar('(');
		printf("%d",num[i]);
		for(j=0;j<R[i];j++)
			putchar(')');
		if(i<N) putchar('+');
	}
	putchar('\n');
	printf("%d\n",f[1][N]);
	for(i=q[0];i>=1;i--)
		printf("%d ",q[i]);
	putchar('\n');
	return 0;
}


成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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