POJ 1088 滑雪(dp动态规划)

本文介绍了一个寻找二维数组中最大连续下降路径长度的问题,并提供了一种使用动态规划解决此问题的方法。通过递归函数和备忘录技巧避免重复计算,实现了高效求解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

滑雪Time Limit:1000MS    Memory Limit:65536KB    64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长的滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子
 1  2  3  4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9

一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。

Input

输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。

Output

输出最长区域的长度。

Sample Input

5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9

Sample Output

25



这个问题应该来说是个简单的,很容易想到用动态规划去做的题目。这个问题满足最有子结构
是比较容易看出来。非常容易建立如下递归式:
如果从i,j可以顺着某侧滑的话:
dis_sk[i][j] = max{dis_sk[i-1][j],dis_sk[i][j-1],dis_sk[i+1][j],dis_sk[i][j+1]}+1
那么我们很容易写出递归的:
int dis(int i,int j){
  for(i,j上侧,下侧,左侧,右侧)
      if(该位置没有越界){
         if(顺着该侧可以往下滑)
            如果该侧位置可以滑行的距离(递归调用dis函数)大于dis_sk[i][j],则把dis_sk[i][j]改成该距离+1
      }
}
把这个递归改成动态规划很容易,只要在开始判断一下
if(dis_sk[i][j]) return dis_sk[i][j]; //dis_sk[i][j]开始为0
这样基本上就可以很顺畅的写出代码了:

<span style="font-size:14px;">#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
int h[101][101];
int dp[101][101];//记录了每个点可以滑行的最大距离   
int n,m,dir[4][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1};//为了方便上下左右侧的滑行的最大距离而使用的方便数组  
bool ok(int i,int j){
    return i>=0&&i<n&&j>=0&&j<m;
}
int dis(int i,int j)
{
    int temp;
    if(dp[i][j]) return dp[i][j];//如果已经求出来了,直接返回
    for(int k=0;k<4;k++){
        if(ok(i+dir[k][0],j+dir[k][1])){//如果没有越界   
            if(h[i][j]>h[i+dir[k][0]][j+dir[k][1]]){//如果顺着该侧可以滑   
                temp=dis(i+dir[k][0],j+dir[k][1]);//递归求dis(i+dx[k],j+dy[k]),并保存在临时变量temp中   
                dp[i][j]=max(dp[i][j],temp+1);//如果dis_sk[i][j]比temp小,则取temp+1   
            }
        }
    }
    return dp[i][j];
}
int main()
{
    while(~scanf("%d %d",&n,&m))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=0;i<n;i++)
           for(int j=0;j<m;j++){
               scanf("%d",&h[i][j]);
           }
        int sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
           for(int j=0;j<m;j++){
               sum=max(sum,dis(i,j));
           }
        printf("%d\n",sum+1);
    }
    return 0;
}
</span>


题目描述 给出一个$n\times m$的矩阵,每个位置上有一个非负整数,代表这个位置的海拔高度。一开始时,有一个人站在其中一个位置上。这个人可以向上、下、左、右四个方向移动,但是只能移动到海拔高度比当前位置低或者相等的位置上。一次移动只能移动一个单位长度。定义一个位置为“山顶”,当且仅当从这个位置开始移动,可以一直走到海拔高度比它低的位置上。请问,这个矩阵中最多有多少个“山顶”? 输入格式 第一行两个整数,分别表示$n$和$m$。 接下来$n$行,每行$m$个整数,表示整个矩阵。 输出格式 输出一个整数,表示最多有多少个“山顶”。 样例输入 4 4 3 2 1 4 2 3 4 3 5 6 7 8 4 5 6 7 样例输出 5 算法1 (递归dp) $O(nm)$ 对于这道题,我们可以使用递归DP来解决,用$f(i,j)$表示以$(i,j)$为起点的路径最大长度,那么最后的答案就是所有$f(i,j)$中的最大值。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(nm)$ 动态规划的思路与递归DP类似,只不过转移方程和实现方式有所不同。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值