HDU 1024 Max Sum Plus Plus (最大子序和)

本文介绍了解决HDU 1024问题的一种动态规划方法,该问题要求从给定序列中找出特定数量的子序列,使这些子序列的和达到最大值。文章详细解释了状态转移方程,并展示了如何通过滚动数组优化空间复杂度。

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题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1024


题意:给出n长度的序列,要求找出m对子序列,使得m对子序列和最大


思路:dp[i][j]前边j个数分成i对子序列的最大和,且s[j]为最后一个子序列末,dp[i][j]=max(dp[i][j-1]+s[j],dp[i-1][k]+s[j]),其中i-1<= k <=j-1。状态转移可以理解为:s[j]要加入子序列中要么独自成为一个序列(就是dp[i-1][k]+s[j]),要么与s[j-1]组合成一个新的序列(就是dp[i-1][k]+s[j])。

       因为空间和时间的限制,需要进行一定的优化,用滚动数组的方式就可以优化空间,时间优化则通过数组记录下

dp[i-1][k]的最大值便可以,pre[j-1]数组的更新要在计算完dp[i][j]才可以,因为dp[i][j]需要用到未更新的pre[j-1](更新后就是类似dp[i-1][k]最大值  ->  dp[i][k]的最大值),用pre[n]一直保存最大值就可以




      

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#define inf 0x3f3f3f3f
#define maxn 1000030
using namespace std;

int s[maxn],pre[maxn],dp[maxn];

int main()
{
    int n,m;
    while (scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
    {

        memset(pre,0,sizeof(pre));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for (int i=1;i<=n;i++)
          scanf("%d",&s[i]);

        dp[0]=0;
        pre[0]=0;
        for (int i=1;i<=m;i++)
        {
            int tmp=-inf;
            for (int j=i;j<=n;j++)
            {

                dp[j]=max(dp[j-1]+s[j],pre[j-1]+s[j]);
                pre[j-1]=tmp;
                tmp=max(tmp,dp[j]);
            }
            pre[n]=tmp;
        }
        printf("%d\n",pre[n]);
    }
}





### HDU 1159 最长公共(LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` `Y`,长度分别为 `n` `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` `Y[0...j-1]` 的最长公共列的长度。 当比较到第 `i` 个字符第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共列的长度。
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