HDU 1565 方格取数(1) (状态压缩DP)

本文详细介绍了如何使用状态压缩DP解决HDU1565方块取数问题,包括预处理、状态转移和复杂度分析。

HDU 1565 方格取数(1) (状态压缩DP)

ACM

题目地址: 
HDU 1565 方格取数(1)

题意: 
中文。

分析: 
dp[i][j]表示前i行状态j的最优解。 
先预处理出符合条件的数,17000+个(n在20以内)。 
不过感觉复杂度挺高的会T,但是却能A。 
这题的正解应该是最小割,回头补下。

代码

/*
*  Author:      illuz <iilluzen[at]gmail.com>
*  File:        1565_dp.cpp
*  Create Date: 2014-09-19 23:30:19
*  Descripton:  dp
*/

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define repf(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)
typedef long long ll;

const int N = 1<<21;

int n, st[N], stn;
int dp[2][N];
int ans, g[25][25];

void pre() {
	repf (i, 0, (1<<20)) {
		if (i & (i<<1))
			continue;
		else
			st[stn++] = i;
	}
}

void solve() {
	if (n == 0) {
		cout << 0 << endl;
		return;
	}
	int tot = 1<<n;
	ans = 0;
	// first line
	for (int i = 0; st[i] < tot; i++) {
		dp[0][i] = 0;
		repf (j, 0, n - 1)
			if (st[i]&(1<<j))
				dp[0][i] += g[0][j];
		ans = max(ans, dp[0][i]);
	}
	// 2~n line
	repf (i, 1, n - 1) {
		for (int j = 0; st[j] < tot; j++) {
			int tmp = 0;
			dp[i&1][j] = 0;
			// can get tmp value
			repf (k, 0, n - 1) {
				if (st[j]&(1<<k))
					tmp += g[i][k];
			}
			for (int k = 0; st[k] < tot; k++) {
				if (!(st[j]&st[k]))
					dp[i&1][j] = max(dp[i&1][j], tmp + dp[!(i&1)][k]);
			}
			ans = max(ans, dp[i&1][j]);
		}
	}
	cout << ans << endl;
	return;
}

int main() {
	ios_base::sync_with_stdio(0);
	pre();
	while (cin >> n) {
		repf (i, 0, n - 1) repf (j, 0, n - 1)
			cin >> g[i][j];
		solve();
	}
	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,使得任何两个被选中的所在的位置没有公共边界(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()` ,用于判断两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两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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