蓝桥杯试题-地宫取宝 (记忆化搜索)

本文介绍了一道经典的算法题目“地宫取宝”,通过动态规划解决如何帮助角色选择最优路径获取指定数量的宝物。文章详细解释了状态定义、转移方程,并提供了完整的C++代码实现。
  历届试题 地宫取宝  
时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB
    
问题描述
  X 国王有一个地宫宝库。是 n x m 个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。

  地宫的入口在左上角,出口在右下角。

  小明被带到地宫的入口,国王要求他只能向右或向下行走。

  走过某个格子时,如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大,小明就可以拿起它(当然,也可以不拿)。

  当小明走到出口时,如果他手中的宝贝恰好是k件,则这些宝贝就可以送给小明。

  请你帮小明算一算,在给定的局面下,他有多少种不同的行动方案能获得这k件宝贝。
输入格式
  输入一行3个整数,用空格分开:n m k (1<=n,m<=50, 1<=k<=12)

  接下来有 n 行数据,每行有 m 个整数 Ci (0<=Ci<=12)代表这个格子上的宝物的价值
输出格式
  要求输出一个整数,表示正好取k个宝贝的行动方案数。该数字可能很大,输出它对 1000000007 取模的结果。
样例输入
2 2 2
1 2
2 1
样例输出
2
样例输入
2 3 2
1 2 3
2 1 5
样例输出
14
 

   DP[X][Y][SUM][MAXS]:表示到在(x,y)点处小明拿到了sum件商品,最大价值为maxs

   这里因为初始化maxs为-1,故每次要存的便是maxs+1

   剩下的就是记忆化搜索了,(一道模板题)


 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define Mod 1000000007
#define maxn 55
int dp[maxn][maxn][15][15];
int a[maxn][maxn],n,m,k;
int dfs(int x,int y,int sum,int maxs)
{
	if(dp[x][y][sum][maxs+1]!=-1)
		return dp[x][y][sum][maxs+1];          
	int num=0;   
	if(x==n && y==m)       
	{             
		if(a[x][y]>maxs)
		{
			if(sum==k || sum==k-1)
				num++;
		}
		else if(sum==k)  
			num++;
		return dp[x][y][sum][maxs+1]=num;
	}
	if(x<n)
	{      
		if(a[x][y]>maxs)
		{
			num+=dfs(x+1,y,sum+1,a[x][y]);
			num%=Mod;
		}
		num+=dfs(x+1,y,sum,maxs);
		num%=Mod;  
	}    
	if(y<m)    
	{
		if(a[x][y]>maxs)
		{
			num+=dfs(x,y+1,sum+1,a[x][y]);
			num%=Mod;
		}
		num+=dfs(x,y+1,sum,maxs);
		num%=Mod;
	}
	return dp[x][y][sum][maxs+1]=num;
}
int main()
{

	int i,j,ans;
	memset(dp,-1,sizeof(dp));
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
	for(i=1;i<=n;i++)
		for(j=1;j<=m;j++)
			scanf("%d",&a[i][j]);
	dp[1][1][0][0]=dfs(1,1,0,-1);
	printf("%d\n",dp[1][1][0][0]);
	return 0;
}

<think>好的,我现在要处理用户关于蓝桥杯竞赛中“地宫”题目的查询。首先,我需要确认用户的具体需求,他们可能想了解这个题目的解法、思路或者相关的编程技巧。 根据用户提供的引用内容,特别是引用[4],里面提到了题目的数据格式和基本要求,但可能没有详细的解法。我需要回忆或查找关于这个题目的常见解法。通常,这类动态规划问题在竞赛中比较常见,可能涉及多维DP状态的设计。 接下来,我需要分析题目要求。题目要求从n×m的网格中,从左上角走到右下角,每次只能向右或向下移动,并且收集恰好k个物,且每次拿的物价值必须严格递增。这明显是一个动态规划问题,需要记录位置、已收集的物数量以及当前最大价值的状态。 然后,我需要考虑动态规划的状态设计。通常,四维DP可能适用:dp[i][j][c][v]表示在位置(i,j)时,已经收集了c个物,且当前最大价值为v的方案数。不过,这样的状态设计可能会导致较高的时间和空间复杂度,需要优化。 还要注意题目中的数值范围,比如n和m最大为50,k为12,物价值Ci最大为12。因此,状态数可能是50×50×12×13,这在合理范围内,但需要确认是否可行。同时,由于结果要对1e9+7模,需要注意每一步都进行模操作。 接下来,我需要考虑初始化条件和状态转移。初始位置(0,0)处可以选择拿或不拿物,因此初始状态可能有两种情况。状态转移时,每个位置可以从上方或左方转移而来,并且每次移动时,可以选择拿当前物(如果其价值大于之前最大价值)或不拿。 可能遇到的难点包括:如何处理物价值的严格递增,以及如何高效地管理状态以避免重复计算。此外,物价值可能为0,需要特别处理,比如将价值整体加1,以避免数组索引的问题。 最后,需要编写代码框架,包括循环结构、状态转移方程以及模操作。同时,要注意测试样例的正确性,例如引用[4]中的样例输入,确保输出符合预期。 总结下来,解题步骤包括:分析题目要求,设计动态规划状态,确定状态转移方程,处理边界条件,优化空间复杂度(例如使用滚动数组),并编写代码实现。同时,需要注意大数模和可能的优化策略,如记忆化搜索或预处理。</think>### 蓝桥杯地宫”题目解析 #### 题目概述 给定一个$n \times m$的网格,每个格子存放价值为$C_i$的物。要求从左上角$(0,0)$走到右下角$(n-1,m-1)$,每次只能向右或向下移动,且需**恰好k个物**,且每次必须满足**严格递增**的价值顺序。求满足条件的路径总数(结果对$10^9+7$模)[^4]。 #### 解法思路 ##### 1. 动态规划设计 定义四维状态数组$dp[i][j][c][v]$,表示: - 当前位置$(i,j)$ -物数量$c$ - 当前持有物的最大价值$v$ 状态转移方程: $$ dp[i][j][c][v] = \sum \begin{cases} \text{来自上方或左方} \\ \text{若当前物价值$C_{i,j} > v$,则可选择拾} \end{cases} $$ ##### 2. 关键步骤 1. **初始化**: - 起点$(0,0)$处**不物**:$dp[0][0][0][0] = 1$ - 起点$(0,0)$处**物**:$dp[0][0][1][C_{0,0}+1] = 1$(价值整体+1避免0索引问题) 2. **状态转移**: ```python for i in range(n): for j in range(m): for c in range(k+1): for v in range(14): # 价值范围0~12,整体+1后为1~13 # 不当前物 if i > 0: dp[i][j][c][v] += dp[i-1][j][c][v] if j > 0: dp[i][j][c][v] += dp[i][j-1][c][v] # 当前物(需满足严格递增) current_val = grid[i][j] + 1 if c > 0 and current_val > v: if i > 0: dp[i][j][c][current_val] += dp[i-1][j][c-1][v] if j > 0: dp[i][j][c][current_val] += dp[i][j-1][c-1][v] ``` ##### 3. 复杂度优化 - **空间优化**:使用滚动数组压缩空间 - **价值离散化**:将物价值映射为连续整数 - **边界处理**:对$i=0$或$j=0$的特殊情况单独处理 #### 代码框架(Python示例) ```python MOD = 10**9 + 7 n, m, k = map(int, input().split()) grid = [list(map(int, input().split())) for _ in range(n)] # 四维DP数组初始化 dp = [[[[0]*14 for _ in range(k+2)] for __ in range(m)] for ___ in range(n)] # 初始状态 if grid[0][0] == 0: dp[0][0][1][0] = 1 # 特殊处理价值0的情况 else: dp[0][0][1][grid[0][0]+1] = 1 dp[0][0][0][0] = 1 # 状态转移 for i in range(n): for j in range(m): if i == 0 and j == 0: continue for c in range(k+1): for v in range(14): # 从上方或左方转移... # 具体实现参考上述状态转移方程 # 每一步模操作 dp[i][j][c][v] %= MOD # 结果统计:右下角所有可能价值的总和 result = sum(dp[n-1][m-1][k][v] for v in range(14)) % MOD print(result) ``` #### 相关引用 题目数据范围与要求参考蓝桥杯官方竞赛说明,动态规划优化技巧可参考算法解析文献[^2][^3]。
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