Max Sum Plus Plus||HDU1024

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

Problem Description

Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To be a brave ACMer, we always challenge ourselves to more difficult problems. Now you are faced with a more difficult problem.

Given a consecutive number sequence S1, S2, S3, S4 ... Sx, ... Sn (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ Sx ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = Si + ... + Sj (1 ≤ i ≤ j ≤ n).

Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i1, j1) + sum(i2, j2) + sum(i3, j3) + ... + sum(im, jm) maximal (ix ≤ iy ≤ jx or ix ≤ jy ≤ jx is not allowed).

But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(ix, jx)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^

Input

Each test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S1, S2, S3 ... Sn.
Process to the end of file.

Output

Output the maximal summation described above in one line.

Sample Input

1 3 1 2 3
2 6 -1 4 -2 3 -2 3

Sample Output

6
8

Hint

Huge input, scanf and dynamic programming is recommended.

题解:
假设a[i]中存放该序列第i个值
w[i][k]:前k个数分为i段,第k个数必须选
1:第k个数单独为1段
2:第k个数与前面的数连一块。w[i][k]=max(b[i-1][k-1],w[i][k-1])+a[k]
b[i][k]:在前k个数中取i段这种情况下取得的最大值
1:选第k个数
2:不选第k个数。b[i][k]=max(b[i][k-1],w[i][k])
w[i][k],b[i][i]容易求得,所以由b[i-1][k-1]>>w[i][k]>>b[i][k],只要知道b[0][k],全部都能成功求出

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int sum[100010],a[100010],dp[2][100010]; //dp值定义2层是因为待会每次需要的时候只用提出上一次的值,每次用完都会刷新,这样节省空间,以防WA 
int main()
{
    int i,k,m,n,flag;
    while(~scanf("%d%d",&m,&n))
    {
        sum[0]=0;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&k);
            sum[i]=sum[i-1]+k;//前i个数的和 
            dp[0][i]=0; //初始化 
        }
        flag=1;
        for(i=1;i<=m;i++)//循环里面算的是把k个数分成i段的最大值 
        {
            for(k=i;k<=n;k++)//k<i时就没有意义,所以从i开始 
            {
                if(i==k)//k个数分成k段的最大值就是sum[k] 
                    dp[flag][k]=a[k]=sum[k];
                else
                {
                    a[k]=max(dp[1-flag][k-1],a[k-1])+sum[k]-sum[k-1];//这时候flag是上一次外层循环中的值,也就是dp[1-flag][k-1]是上一轮的值
                    //a[k]表示k个元素取i段,第k个数必须取时的最大值 
                    dp[flag][k]=max(a[k],dp[flag][k-1]);
                    //dp[flag][k]表示在第k个数可取可不取这两种情况下取得的最大值  
                }
            }
            flag=1-flag;//flag一直在1和0中变换 
        }
        printf("%d\n",dp[m%2][n]);//m%2是看第几轮,m为奇数flag为0,因为循环最后flag变了一次值
    }
return 0;
}

PS:部分思想是看lishuhuakai的代码,ta的链接:http://blog.youkuaiyun.com/lishuhuakai/article/details/8067474

### HDU OJ Problem 2566 Coin Counting Solution Using Simple Enumeration and Generating Function Algorithm #### 使用简单枚举求解硬币计数问题 对于简单的枚举方法,可以通过遍历所有可能的组合方式来计算给定面额下的不同硬币组合数量。这种方法虽然直观但效率较低,在处理较大数值时性能不佳。 ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int[] coins = {1, 2, 5}; // 定义可用的硬币种类 while (scanner.hasNext()) { int targetAmount = scanner.nextInt(); int countWays = findNumberOfCombinations(targetAmount, coins); System.out.println(countWays); } } private static int findNumberOfCombinations(int amount, int[] denominations) { if (amount == 0) return 1; if (amount < 0 || denominations.length == 0) return 0; // 不使用当前面值的情况 int excludeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount, subArray(denominations)); // 使用当前面值的情况 int includeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount - denominations[0], denominations); return excludeCurrentDenomination + includeCurrentDenomination; } private static int[] subArray(int[] array) { if (array.length <= 1) return new int[]{}; return java.util.Arrays.copyOfRange(array, 1, array.length); } } ``` 此代码实现了通过递归来穷尽每一种可能性并累加结果的方式找到满足条件的不同组合数目[^2]。 #### 利用母函数解决硬币计数问题 根据定义,可以将离散序列中的每一个元素映射到幂级数的一个项上,并利用这些多项式的乘积表示不同的组合情况。具体来说: 设 \( f(x)=\sum_{i=0}^{+\infty}{a_i*x^i}\),其中\( a_i \)代表当总金额为 i 时能够组成的方案总数,则有如下表达式: \[f_1(x)=(1+x+x^2+...)\] 这实际上是一个几何级数,其封闭形式可写作: \[f_1(x)=\frac{1}{(1-x)}\] 同理,对于其他类型的硬币也存在类似的生成函数。因此整个系统的生成函数就是各个单独部分之积: \[F(x)=f_1(x)*f_2(x)...*f_n(x)\] 最终目标是从 F(x) 中提取系数即得到所需的结果。下面给出基于上述理论的具体实现: ```cpp #include<iostream> using namespace std; const int MAXN = 1e4 + 5; int dp[MAXN]; void solve() { memset(dp, 0, sizeof(dp)); dp[0] = 1; // 初始化基础状态 int values[] = {1, 2, 5}, size = 3; for (int j = 0; j < size; ++j){ for (int k = values[j]; k <= 10000; ++k){ dp[k] += dp[k-values[j]]; } } } int main(){ solve(); int T; cin >> T; while(T--){ int n; cin>>n; cout<<dp[n]<<endl; } return 0; } ``` 这段 C++ 程序展示了如何应用动态规划技巧以及生成函数的概念高效地解决问题实例[^1]。
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