[HDU] 1565 方格取数(1) [插头dp]

本文介绍了一个经典的算法问题:在n*n的棋盘上选取若干非负数,要求这些数所在的格子不相邻,目标是使得所选数的总和最大。通过动态规划的方法实现了高效的求解。

Problem Description
给你一个n*n的格子的棋盘,每个格子里面有一个非负数。
从中取出若干个数,使得任意的两个数所在的格子没有公共边,就是说所取的数所在的2个格子不能相邻,并且取出的数的和最大。

Input
包括多个测试实例,每个测试实例包括一个整数n 和n*n个非负数(n<=20)

Output
对于每个测试实例,输出可能取得的最大的和

Sample Input
3
75 15 21
75 15 28
34 70 5

Sample Output
188

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[2][1<<20], arr[20][20];

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d", &n) != EOF) {
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            for(int j = 0; j < n; ++j) {
                scanf("%d", &arr[i][j]);
            }
        }
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        int *crt = dp[0], *next = dp[1];
        for(int i = 0; i < n; ++i) {
            for(int j = n - 1; ~j; --j) {
                for(int s = 0; s < 1<<n; ++s) {
                    if(s>>j&1) { 
                        if(j + 1 < n && s>>(j + 1)&1) continue;
                        next[s] = crt[s^(1<<j)] + arr[i][j];
                    } else {
                        next[s] = max(crt[s], crt[s^(1<<j)]);
                    }
                }
                swap(crt, next);
            }
        }
        int ans = 0;
        for(int s = 0; s < 1<<n; ++s) {
            if(s&(s<<1)) continue;
            ans = max(ans, crt[s]);
        }
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}
### HDU1565 方格 动态规划 解题思路 对于给定的一个 \( n \times n \) 的棋盘,其中每个格子内含有一个非负值。目标是从这些格子里选一些,使得任何个被选中的所在的位置没有公共界(即它们不是上下左右相邻),并且使选出的之和尽可能大。 #### 构建状态转移方程 为了实现这一目的,可以定义二维组 `dp` 来存储到达某位置的最大累积值: - 设 `dp[i][j]` 表示当考虑到第 i 行 j 列时能够获得的最大价值。 初始化阶段,设置第一行的据作为基础情况处理;之后通过遍历整个矩阵来更新每一个可能的状态。具体来说,在计算某个特定单元 `(i, j)` 处的结果之前,应该先考察其上方以及左上角、右上角三个方向上的元素是否已经被访问过,并据此调整当前节点所能达到的最佳得分[^1]。 ```cpp for (int i = 0; i < N; ++i){ for (int j = 0; j < M; ++j){ dp[i][j] = grid[i][j]; // 上面一排的情况 if(i > 0 && !conflict(i,j,i-1,j)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] + grid[i][j]); // 左斜线方向 if(i > 0 && j > 0 && !conflict(i,j,i-1,j-1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-1] + grid[i][j]); // 右斜线方向 if(i > 0 && j+1 < M && !conflict(i,j,i-1,j+1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j+1] + grid[i][j]); } } ``` 这里需要注意的是冲突检测函 `conflict()` ,用于判断格之间是否存在直接连接关系。如果存在,则不允许同时选择这格内的字相加到路径之中去。 #### 寻找最优解 最终的答案将是最后一行中所有列的最大值之一,因为这代表了从起点出发直到终点结束可以获得的最大收益。可以通过简单的循环找到这个最大值并返回它作为结果输出。 ```cpp // 找到最后一行的最大值 __int64 result = 0; for(int col = 0; col < M; ++col) { result = max(result, dp[N-1][col]); } cout << "Maximum sum is: " << result << endl; ``` 上述方法利用了动态规划的思想有效地解决了该问题,时间复杂度大约为 O(n*m),空间复杂度同样决于输入规模大小。
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