关于Q+平台的一些思考

最新推荐文章于 2025-07-05 17:00:00 发布
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#平台 #互联网 #腾讯 #360 #手机 #电子商务

     今天到3w-coffee参加了一个腾讯的Q+平台的会议，本来以为会偏技术些，到了才发现原来更偏向商务，与其说是商务，不如说得彻底些，应该是一个商务推广，寻求合作伙伴。

    一上来，腾讯负责Q+的产品技术总监（也许是我听错了，但好像确实是这么称呼，第一次见到产品和技术总监头衔挂在一个人身上）就开始介绍了Q+的发展，期间还说了很多，最后发现原来Q+，要做pc上的深度绑定，具体绑定到什么程度呢？以我个人观点看来，完全是要抢占用户pc终端，说简单是要在用户pc上植入多个windows界面（这里可以说是镜像多个系统界面），第一个界面是用户原始的，后续几个都是为腾讯多方位抢占市场做铺垫的。

     何以说是多方位呢？那就先来说说，这个Q+要做什么，说白了，Q+需要在用户pc上直接植入一个app市场，这个市场可不像苹果的app store，也不像andriod market，说到完全没有相似性，那是不可能的，确实也是应用程序，区别在于这是个pc上的可执行程序，但远不止如此，为何如此说呢？当前互联网流量主要几个大家：搜索-百度、google和搜狐，视频-优库、土豆和奇异，电子商务-淘宝、京东和当当，微博-新浪、腾讯、网易和搜狐，社交-人人网和开心网，还有很多图书资源网站。这些网站都靠各自的特色以及自己所处的方向，尽全力抢占市场的网络流量。而如今，腾讯做了个Q+的平台，直接绑定到了用户pc上，提供了很多应用（这些应用包括了以上所涉及的一起），这时候，对于普通pc用户来说，是否还会花费气力打开浏览器上百度搜索呢？这只需要在Q+内嵌的一个搜索里就可以做到，为何还要如此麻烦呢？这个傻瓜式的简化，完全满足了大量pc用户的对pc操作需求。用户不关注你技术多么厉害，只追求好用，便捷。现在Q+平台绑定了用户，给用户一个精心准备的镜像系统界面，上面拥有了搜索，视频，电商，资讯和社交娱乐所有应用，同时还提供了支付手段（财付通一直被支付宝压着，这样一来，是否财付通有翻身的机会，也未可知）。这简直是要抢占大部分互联网企业的市场份额，如果用户真的习惯了这种便捷方式，那么现在的互联网企业又是否会像QQ的Q+平台俯首称臣，入驻平台呢？那样的话，互联网是否就由Q+说了算，也未可知！。

     Q+的出现，让我想起了360最近在做的，同样360也跟qq做了同样的事，抢占用户pc，开发了同要的360平台，一样镜像了用户界面，号称使用镜像界面更安全（这个是我在过年时回家，看父母电脑时发现的，对于我这个做IT的，自然很反感如此邪恶的绑定，但是从父母这种白菜用户来说，却很便捷，解决了他们上网找不到相应资源的难题，后来想想也确实有道理）。对于一个企业来说，当然是想尽一切可能抢占市场，打垮对手。

     如此看来，腾讯和360再次发生冲突是很有可能的，如果一旦此次冲突挑起，最终真正打起来的可就不是只是这两家了，而是大部分互联网企业。毕竟这个平台太要命了！至于手机端，是否也会发生和pc一样的冲突，真就很难说了！但从腾讯和360来说，腾讯仍处于优势。

     以上纯属个人意见！

     另外要说的就是Q+似乎很欢迎html5的开发者，入驻其平台开发应用，允许高质量的应用使用支付接口，支付渠道的收取费用是25%，算是挺诱人的了！有兴趣做应用的可以试试！淘淘金......

     注：目前互联网用户手机用户数量明显上升，但离超过pc用户还有一段时日，从长远看来，即使手机用户超越了pc，pc仍是互联网的一部分主要力量，这么说pc在未来一段时间，仍然很有价值

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09-30
<think>好的，我现在需要帮助用户修改他们的C++代码，使其符合题目要求，并且保持风格一致。首先，我得仔细看一下用户提供的代码和问题描述。 用户提供的代码似乎是一个动态规划的解法，用于解决CSP-J 2022的上升点列问题。问题的大意是在添加k个点后，找到最长的满足特定条件的序列。用户提到他们的代码需要修改，但不要写得太复杂，保持原有风格。 首先，我需要检查用户代码中的错误或问题。例如，在他们的代码中，变量'd'没有声明，这会导致编译错误。此外，动态规划的状态转移可能有问题，比如dp[i][q]初始化为q+1是否正确？原题解中的状态转移方程可能需要调整。 接下来，我需要回顾正确的解题方法。根据题目，要求的序列中相邻点的欧几里得距离为1，且坐标单调不减。这意味着每个点必须通过移动一步（横向或纵向）到达下一个点。因此，这实际上是一个曼哈顿距离的问题，但需要路径上的每个点都存在，包括可能添加的k个点。 正确的动态规划方法应该是，对于每个点i，考虑使用j个额外点，找到之前点j，并计算所需额外点的数量。例如，两点之间的曼哈顿距离减1就是需要添加的点的数量，因为如果两点之间的曼哈顿距离为d，那么中间需要d-1个点才能连接起来。如果d-1 <=k，那么可以连接。 现在看用户代码中的问题： 1. 变量'd'未定义：在计算d的时候，用户代码中直接用了d = ...，但d没有声明。应该改为int d = ...。 2. 初始化部分：用户代码中在循环中将dp[i][q]设置为q+1，这可能有问题。正确的做法可能是在初始化时，每个点i在k=0的情况下至少长度为1，而当允许k个点时，可能初始值需要考虑是否正确。 3. 状态转移部分：dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q-d] + q+1)。这里可能应该是加上两点之间的点数，或者正确的转移方式可能需要调整。例如，当使用d个额外点连接i和j时，那么dp[i][q]应该是dp[j][q-d]加上路径长度，而路径长度可能等于曼哈顿距离+1（因为两点之间有曼哈顿距离-1个中间点，加上自己）。 另外，原题解中的正确代码可能有不同的状态定义。例如，dp[i][q]表示以第i个点为结尾，使用了q个额外点时的最大长度。此时，转移的时候，从j到i，需要曼哈顿距离dx+dy-1的额外点，因此当q >=d时，dp[i][q] = max(dp[j][q-d] + (dx+dy))。因为dx+dy是两点之间的点数（包括起点和终点），或者需要更仔细的计算。 现在，用户当前的代码可能存在的问题： - 在循环中，每个q下，每个i都会将dp[i][q]初始化为q+1。这可能有问题，因为正确的初始值应该至少是1，或者根据是否添加点有关。例如，当使用q个额外点时，如果这些点全部用于当前点，可能可以形成一个更长的序列，但初始值是否正确？ - 在转移时，dp[j][q-d] + q+1可能不正确。假设q-d是之前使用的点数，而当前用了d个点，那么总共有q点，此时加上路径长度，应该是原来的长度加上新增的点数。例如，假设从j到i需要d个额外点，那么路径长度应该是两点之间的曼哈顿距离+1（包括自己），而d=曼哈顿距离-1。因此，如果dp[j][q-d]表示到j用了q-d个点的路径长度，那么加上这个路径后，dp[i][q]应该是dp[j][q-d] + 曼哈顿距离。因为两点之间的点数是曼哈顿距离-1，所以总长度是原来的长度加上曼哈顿距离（因为每个中间点都被添加，所以路径长度增加曼哈顿距离）。 例如，如果两点曼哈顿距离为3，那么需要2个额外点，此时总长度是之前的长度加上3（原来的j到i的每个步骤都需要添加点吗？或者路径长度等于曼哈顿距离+1？可能需要再仔细思考。 或者，正确的状态转移应该是，当从j转移到i时，使用d个额外点（d=曼哈顿距离-1），此时路径长度会增加曼哈顿距离（因为两点之间有曼哈顿距离个点，但原j点已经被计算过，所以新增的是曼哈顿距离的长度？或者可能路径长度是累加的，比如每个转移都增加曼哈顿距离到总长度中。） 这可能需要重新理解动态规划的状态定义。例如，dp[i][q]表示以第i个点结尾，使用了q个额外点时的最长序列长度。那么，当从j转移到i时，需要添加的额外点数d = (x_i -x_j) + (y_i - y_j) -1。假设这个d必须小于等于当前可用的k值。然后，dp[i][q] = max(dp[j][q -d] + (x_i -x_j + y_i - y_j +1))，或者可能长度是d+1（因为d=曼哈顿距离-1，所以d+1=曼哈顿距离，即两点之间的点数加上自己）。 在用户当前的代码中，状态转移中的d是正确的，即d = 曼哈顿距离 -1。所以当d <=q时，可以转移。转移的时候，dp[i][q] = max(dp[j][q-d] + q+1)。但这里可能有问题，因为q+1可能不正确。例如，当使用q个额外点，当前点i的dp值应该是从j点的dp值加上相应的长度。正确的转移应该是dp[j][q-d] + 曼哈顿距离。因为曼哈顿距离是两点之间的总点数（包括j和i）吗？或者可能，当添加d个点时，可以形成曼哈顿距离+1的长度？ 比如，如果两点之间的曼哈顿距离是D，那么需要D-1个额外点才能连起来。此时，如果连起来的话，序列的长度是D（因为原来的j点可能已经被计算在内，所以从j到i的路径有D个点，即长度增加了D？或者需要看初始条件。例如，每个dp[i][0] =1，即单独自己。当连接j和i，需要d= D-1个点，此时总长度应该是 dp[j][q-d] + D。因为原来的dp[j]的值是到j的序列长度，而i的加入会增加D的长度？或者D是两点之间的点数加上j和i？ 这可能需要更仔细的推导。例如，假设j和i之间有曼哈顿距离D，那么两点之间需要D-1个额外点才能形成连续的移动。此时，从j到i的序列长度是原来的长度加上D。因为，例如，从j到i的路径有D步，所以有D+1个点（包括j和i）。如果原来的长度是L，那么新的长度是L + D。因此，转移方程应该是dp[i][q] = dp[j][q-d] + D，其中d=D-1. 所以，在代码中，当计算d时，d = D-1 = (x_i -x_j) + (y_i - y_j) -1。转移时，dp[i][q] = max(dp[j][q-d] + (x_i -x_j + y_i - y_j + 0 ? +1? ))。比如，D = dx + dy，所以D = dx + dy，即曼哈顿距离。那么，d = D -1。此时，长度增加的是D吗？或者D+0？例如，两点之间的曼哈顿距离是D，所以中间的点数是D-1，所以整个序列长度增加D（因为包括j到i的所有点）。例如，j和i之间有D个步长，所以有D+1个点？或者，假设dp[j]的值是到j的序列长度，那么到i的长度是 dp[j] + D。例如，如果j的长度是L，那么现在i的位置是j到i的路径，所以长度是L + D。 这样，在转移方程中，正确的值应该是dp[j][q-d] + D，也就是dp[j][...] + (dx + dy)。而dx = x_i -x_j， dy = y_i - y_j。所以，在代码中，d = dx + dy -1，而转移时加上dx + dy。例如，dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q-d] + dx + dy)。 现在回到用户代码中的转移部分：他们写的是dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q-d] + q +1)。这可能不正确，正确的应该是加上dx + dy。例如，在样例输入1中，比如某个转移的dx+dy=5，而q可能为某个值，这时候加上q+1会导致数值过大，这显然不符合正确的解法。 因此，用户代码中的转移方程部分存在错误，需要修正。同时，变量d未定义的问题需要解决。 接下来，修改步骤： 1. 声明变量d：在循环内部，计算d之前，应该加上int d = ...。 2. 修正转移方程中的加数：将dp[j][q-d] + q +1改为dp[j][q-d] + dx + dy。其中dx是s[i].x -s[j].x， dy是s[i].y -s[j].y。因此，需要将dx和dy计算出来。 3. 初始化部分：用户代码中将dp[i][q]初始化为q+1，这可能不正确。例如，当q=0时，初始值应该是1，因为此时没有添加任何点，每个点自己构成一个长度为1的序列。但用户当前的代码在循环中将每个dp[i][q]初始化为q+1，这会导致当q=0时，dp[i][0] = 1，这可能是正确的。例如，当q=0时，d可能为dx+dy-1，如果两个点相邻，则d=0，此时可以转移。但需要确认初始值是否正确。 例如，用户代码中的循环结构可能有问题。原来的正确解法可能应该遍历每个点i，然后对于每个可能的q，尝试所有j < i的点，并进行转移。但用户当前的代码结构可能将q循环放在外层，导致初始化的问题。 比如，在用户代码中，循环结构是： for(int q = 0; q <= k; q++){ for(int i = 1; i <= n; i++){ dp[i][q] = q+1; for(int j = i-1; j >=1; j--){ ... } } } 这里，每次处理q的时候，都会将dp[i][q]设置为q+1。这可能覆盖了之前的计算。例如，正确的做法应该是初始化dp数组为0，然后在每个i的初始情况下，dp[i][0] =1。但用户代码中的结构可能将初始值覆盖了。 这可能导致错误。例如，原代码中在循环q时，每次都会将dp[i][q]设为q+1，这可能覆盖了之前的动态规划结果。例如，正确的初始化应该是在所有i的情况下，dp[i][0] =1，因为每个点本身可以构成长度为1的序列，而没有使用任何额外点。而用户代码中在q=0时，dp[i][0] =0+1=1，这可能正确。但在其他情况下，比如当处理q=1时，dp[i][1]被初始化为2，这可能不正确，因为可能无法达到。 因此，用户代码中的初始化部分可能有问题。正确的初始化应该是将dp数组初始化为0，然后对于每个i和q，初始情况下dp[i][0] =1。或者，原题解的初始化可能不同。 可能需要调整循环结构，正确的处理顺序应该是： - 首先，对点进行排序。 - 初始化dp数组为0，或者每个dp[i][q]的初始值为1（当q足够的情况下）。 然后，按照动态规划的顺序进行转移。 现在，用户代码中的循环结构可能将q作为外层循环，而每个i的dp[i][q]初始化为q+1。这可能不正确，因为每个i的dp[i][q]应该初始化为至少1（当q >=0时，因为可以单独自己，不需要任何额外点），或者初始化为可能的值。例如，正确的初始化可能应该是每个dp[i][q]的初始值至少为1，因为可以单独自己，使用0个额外点。而用户代码中的初始化是将每个dp[i][q]初始化为q+1，这可能意味着当使用q个额外点时，当前点可以形成长度为q+1的序列。这似乎不正确，因为添加q个点后，如何形成长度为q+1的序列？比如，如果每个额外点可以增加一个长度，那么总长度可能等于额外点数加1。但题目中的序列长度取决于路径的步数。 这可能表明用户的代码结构存在错误，正确的动态规划方式可能不同。 综上，正确的修改步骤可能包括： 1. 修复d未声明的问题。 2. 修正转移方程中的加数为dx + dy。 3. 调整初始化部分，可能将dp[i][0]初始化为1，其他情况初始化为0或合适的值。 4. 确保循环结构正确，比如外层循环应该是点i的遍历，而内层处理j的转移。 但是用户希望保持原有风格，所以可能需要尽量保留原有结构，仅修正错误。 比如，用户代码中的循环结构可能试图将每个i的dp[i][q]初始化为q+1，这可能是一个错误。正确的做法是，每个点i的初始长度为1（当没有额外点时），而添加k个点后，可能每个点可以扩展路径长度。所以，用户代码中的初始化可能不正确。 例如，当q=0时，dp[i][0] =1，这是正确的，因为每个点自己构成长度为1的序列。当q=1时，dp[i][1]被初始化为2，这可能表示使用1个额外点后，序列长度为2。这可能只有当可以在该点之前添加足够的点才能成立，但这样的初始化可能不正确。 因此，正确的初始化应该是dp[i][q] =1，当q >=0。因为无论如何，至少可以单独选自己。但可能更复杂的动态规划需要更细致的初始化。 现在，回到用户提供的代码，可能他们参考了某个错误的解法，或者代码中存在多处错误。我需要根据题目要求，调整代码，使其符合正确解法，并保持原有风格。 根据正确的解法，动态规划的状态转移应该如下： - 将点排序，按x递增，y递增的顺序。 - dp[i][q] 表示以第i个点结尾，使用了q个额外点时的最长序列长度。 - 初始化：dp[i][0] = 1，每个i。 - 对于每个i，遍历j < i，且y_j <= y_i，计算两点之间的曼哈顿距离D = dx + dy. - 所需额外点数d = D -1. - 如果 q >=d，则dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q-d] + D) - 最终答案是max(dp[i][k])，对所有i. 因此，在用户代码中，错误的地方包括： - 转移方程中的加数应该是D = dx + dy. - d的定义需要正确计算。 - 初始化部分可能不正确，用户代码中的初始化是每次循环q时设置dp[i][q] = q+1，这可能导致错误。 因此，修改步骤： 1. 声明d为int变量。 2. 在循环中计算dx = s[i].x - s[j].x， dy = s[i].y - s[j].y。如果dx <0或者 dy <0，跳过（因为x和y必须非递减，所以j必须在i的左下方）。 3. 计算d = dx + dy -1. 4. 如果d > q，则跳过。 5. 转移方程改为dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q-d] + dx + dy). 6. 初始化部分：原来的用户代码中，在循环q时，将dp[i][q]初始化为q+1。这可能覆盖了正确的初始值。正确的做法应该是，每个dp[i][q]的初始值至少为1，当允许使用q个点时，可能通过单独自己获得。因此，应该将dp数组初始化为0，然后在每个i和q的情况下，初始值为1？或者正确的初始化应该在动态转移过程中处理。 这可能比较复杂。例如，正确的初始化方式是每个dp[i][q] = 1，表示初始情况下只选择自己。然后在转移过程中，尝试扩展。 用户当前的代码中，在循环q和i时，将dp[i][q] = q+1，这可能覆盖了初始值。例如，当q=0时，dp[i][0] =1，这与正确的初始化一致。但q=0的情况下，可能无法通过转移得到更高的值。这可能正确吗？ 比如，当q=0时，d= dx+dy-1。如果d <=0，即dx+dy-1 <=0 → dx+dy <=1 → 两点相邻或相同。此时，可以转移。所以，dp[i][0] = max(原来的1, dp[j][0] + dx+dy)。这可能正确。 但用户代码中的初始化是每次循环都把dp[i][q]设置为q+1，这可能导致初始值正确吗？比如，当q=0时，初始值为1，这可能正确。其他情况下，比如q=1，初始值为2，这可能假设使用1个额外点可以形成长度为2的序列。这可能不正确，因为单独一个点只需要0个额外点。 因此，用户代码中的初始化是错误的。正确的初始化应该是每个dp[i][q]的初始值为1（因为至少可以自己构成序列），然后在转移过程中更新更大的值。 因此，修改初始化部分： 将原来在q循环中的dp[i][q] = q+1改为初始为1？或者，正确的初始化应该是在所有情况下的dp[i][q]至少为1？ 或者，用户代码中的初始化逻辑可能是一个错误，应该被删除，而采用正确的初始化方式。 综上，修改后的代码需要： - 声明d。 - 修正转移方程中的加数为dx+dy. - 修正初始化部分，将dp数组初始化为1，或者正确的方式。 例如，正确的初始化应该是在排序后，对每个i，dp[i][0] =1，因为使用0个额外点时只能选自己。对于每个q>0，初始化为1（可以使用q个点但可能不使用的情况下，至少可以选自己）。或者，初始化为0，然后在转移过程中处理。 这可能比较复杂。例如，正确的做法是，每个dp[i][q]表示使用最多q个额外点时的最长序列，所以至少是1。因此，在初始化时，可以将dp数组初始化为1。例如，使用memset(dp, 0, sizeof(dp))后，然后将dp[i][q] =1。或者，在循环中处理。 根据用户当前的代码结构，他们在main函数中： memset(dp, 0, sizeof(dp)); 然后，在循环中： for (int i = 1; i <=n; i++) dp[i][0] =1; 这可能正确。但随后在q循环中，用户代码中的循环将每个dp[i][q]设置为q+1，这会覆盖dp[i][0]的值吗？例如，当q=0时，循环中的代码执行dp[i][q] = q+1，即1，这与之前的初始化一致。当q=1时，初始化为2，这可能不正确。例如，如果i点没有通过任何转移获得更长的长度，那么dp[i][1]应该是1（使用1个额外点无法形成更长的序列，除非该点本身不需要转移）。或者，可能初始化为1是正确的，因为可以单独自己，不管是否使用额外点。例如，不管使用多少额外点，只要允许使用q个，可以选择不使用，所以至少长度为1。 因此，正确的初始化应该是所有dp[i][q] =1。用户当前的代码在q循环中将dp[i][q]初始化为q+1，这会导致当q=1时初始值为2，这显然错误。因此，这部分代码需要删除或修正。 因此，用户的代码中的错误部分包括： - 初始化部分错误，将dp[i][q]设置为q+1，而正确的初始化应为1. - 转移方程中的加数错误，应为dx+dy. - 未声明d. 因此，修改步骤： 1. 在循环中声明d为int. 2. 删除在q循环中的dp[i][q] = q+1的初始化，改为在初始化时将整个dp数组设置为1。或者，在排序和输入处理之后，将每个dp[i][q]初始化为1. 但如何在原有代码结构中修改？ 用户原来的代码中，在排序之后，执行： memset(dp, 0, sizeof(dp)); 然后，for循环设置dp[i][0] =1. 接着，在q循环中，每次设置dp[i][q] = q+1. 这会导致当q>0时，dp[i][q] = q+1，这显然错误。 所以，正确的修改应该是删除在q循环中的dp[i][q] = q+1这一行，改为在初始化时，dp[i][q] =1。或者，在初始化时将整个数组设置为1. 修改后的代码结构： 在main函数中： ... sort(...); memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i=1; i<=n; i++) { for (int q=0; q<=k; q++) { dp[i][q] = 1; } } 或者更高效的方式： memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i=1; i<=n; i++) { for (int q=0; q<=k; q++) { dp[i][q] = 1; } } 或者，使用循环初始化。 但用户可能希望保持原有风格，所以可能在原来的代码中删除dp[i][q] = q+1这一行，并确保dp数组初始化为1. 例如，原来的代码在排序后，有一个循环： for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i][0] = 1; } 这可能只初始化了q=0的情况。对于q>0的情况，dp[i][q]初始化为0，这需要后续处理。 因此，正确的做法是将dp数组初始化为1，对于所有i和q。或者，在转移过程中处理。 这可能需要更仔细的处理。 综上，用户代码中的主要错误： 1. 在q循环中的初始化行dp[i][q] = q+1是错误的，应该删除。 2. 变量d未声明。 3. 转移方程中的加数应为dx + dy. 4. 在转移条件中，需要dx >=0和 dy >=0，这可能已经在排序中保证，因为x是递增的，所以dx >=0。但y可能不是递增的，所以需要检查s[i].y >= s[j].y，否则跳过。用户代码中的条件是if(s[i].y < s[j].y) continue;，这正确。 因此，修改后的代码： 将原来的： for(int q = 0; q <= k; q++){ for(int i = 1; i <= n; i++){ dp[i][q] = q+1; for(int j = i - 1; j >= 1; j--){ if((s[i].y < s[j].y)) continue; d = s[i].x - s[j].x + s[i].y - s[j].y - 1; if(d > q) continue; dp[i][q] = max(dp[i][q],dp[j][q-d]+q+1); } } } 修改为： for(int i = 1; i <=n; i++) { for(int q =0; q <=k; q++) { for(int j = i-1; j >=1; j--){ if(s[i].y < s[j].y) continue; int dx = s[i].x - s[j].x; int dy = s[i].y - s[j].y; int d = dx + dy -1; if (d <0) continue; // 曼哈顿距离至少为0，但dx >=0因为排序了x递增。 if(d > q) continue; if (dp[j][q -d] + dx + dy > dp[i][q]) { dp[i][q] = dp[j][q -d] + dx + dy; } } } } 或者，保持外层循环结构？ 用户原来的代码结构是外层循环q，内层循环i，然后j循环。这可能更高效，因为对于每个q，处理所有i。但需要确保初始化正确。 因此，正确的修改后的代码结构应该： - 删除dp[i][q] = q+1. - 在初始化时，将dp[i][q] =1. 例如： 在排序之后： memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i=1; i<=n; i++) { for(int q=0; q<=k; q++) { dp[i][q] = 1; } } 或者，更高效的方式： memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i=1; i<=n; i++) dp[i][0] = 1; 然后在循环结构中，对于每个q，i，先初始化为1？或者在转移过程中处理。 这可能比较复杂。 可能正确的做法是： 初始化所有dp[i][q] =1. 然后，在动态规划循环中，尝试转移。 因此，修改后的代码： 在main函数中： ... sort(s+1, s+n+1); memset(dp, 0, sizeof(dp)); // 初始化所有dp[i][q] =1. for(int i=1; i<=n; i++) { for(int q=0; q<=k; q++) { dp[i][q] = 1; } } 然后，在循环处理转移： for(int q =0; q<=k; q++){ for(int i=1; i<=n; i++){ for(int j= i-1; j>=1; j--){ if(s[i].y < s[j].y) continue; int dx = s[i].x - s[j].x; int dy = s[i].y - s[j].y; int d = dx + dy -1; if (d <0) continue; if (d > q) continue; if (dp[j][q-d] + dx + dy > dp[i][q]) { dp[i][q] = dp[j][q-d] + dx + dy; } } } } 这样，初始化所有dp[i][q]为1，然后通过转移更新更大的值。 这样，在样例输入1中，可以得到正确的输出。 现在，用户希望代码保持原有风格，所以可能需要调整代码结构，但修正这些错误。 综上，最终的修改后的代码应包含： - 声明d. - 删除错误的初始化行dp[i][q] = q+1. - 修正转移方程的加数. - 正确初始化dp数组. 因此，修改后的代码如下： 在用户代码中，找到错误的地方： 在循环中： for(int q = 0; q <= k; q++){ for(int i = 1; i <= n; i++){ dp[i][q] = q+1; for(int j = i - 1; j >= 1; j--){ if((s[i].y < s[j].y)) continue; d = s[i].x - s[j].x + s[i].y - s[j].y - 1; if(d > q) continue; dp[i][q] = max(dp[i][q],dp[j][q-d]+q+1); } } } 修改为： // 删除初始化dp[i][q] = q+1的部分 for(int q = 0; q <= k; q++){ for(int i = 1; i <= n; i++){ for(int j = i - 1; j >= 1; j--){ if((s[i].y < s[j].y)) continue; int dx = s[i].x - s[j].x; int dy = s[i].y - s[j].y; int d = dx + dy -1; if (d <0) continue; if(d > q) continue; if (dp[i][q] < dp[j][q-d] + dx + dy) { dp[i][q] = dp[j][q-d] + dx + dy; } } } } 但是，初始化dp数组为1，应该在排序之后处理。 因此，用户代码中的初始化部分： sort之后： memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = 1; i <= n; i++) { dp[i][0] = 1; } 这可能不够，因为对于q>0的情况，dp[i][q]初始化为0，而正确的初始化应为1. 因此，需要修改初始化部分： 在sort和输入处理后： memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i=1; i<=n; i++){ for(int q=0; q<=k; q++){ dp[i][q] = 1; } } 或者，更高效的方式： for(int i=1; i<=n; i++){ for(int q=0; q<=k; q++){ dp[i][q] = 1; } } 但memset可以删除，或者初始化为1. 但memset只能初始化为0，所以需要手动初始化。 因此，修改后的main函数中： sort(s + 1, s + n +1); for(int i=1; i<=n; i++){ for(int q=0; q<=k; q++){ dp[i][q] = 1; } } 这样，每个dp[i][q]初始化为1. 现在，综合以上分析，修改后的代码如下： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, k; struct sl { int x, y; bool operator<(const sl &b) const { if (x != b.x) return x < b.x; return y < b.y; } } s[505]; int dp[505][105]; int main() { cin >> n >> k; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> s[i].x >> s[i].y; } sort(s + 1, s + n + 1); // 初始化dp数组为1 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int q = 0; q <= k; q++) { dp[i][q] = 1; } } // 动态规划 for (int q = 0; q <= k; q++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = i - 1; j >= 1; j--) { if (s[i].y < s[j].y) continue; int dx = s[i].x - s[j].x; int dy = s[i].y - s[j].y; int d = dx + dy - 1; if (d < 0) continue; // 曼哈顿距离至少为0 if (d > q) continue; if (dp[j][q - d] + dx + dy > dp[i][q]) { dp[i][q] = dp[j][q - d] + dx + dy; } } } } int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { ans = max(ans, dp[i][k]); } cout << ans << endl; return 0; } 这样修改后的代码应该能正确处理问题。关键修正点包括： - 初始化dp数组所有值为1. - 修正转移方程中的加数为dx+dy. - 声明d为int变量. - 删除了原有的错误初始化行dp[i][q] = q+1. 此外，循环结构可能影响效率，但按照题目要求保持原有风格。 测试样例输入1： 输入： 8 2 3 1 3 2 3 3 3 6 1 2 2 2 5 5 5 3 排序后点的顺序可能按x递增，y递增。例如，排序后的顺序可能为： (1,2), (2,2), (3,1), (3,2), (3,3), (3,6), (5,3), (5,5). 然后动态规划转移时，找到合适的j点，并计算d和更新dp[i][q]. 例如，当k=2，某个转移可能累积到最大长度8. 修改后的代码应该输出正确的答案。 因此，最终的修改后的代码应该符合题目要求。 </think>```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, k; struct sl { int x, y; bool operator<(const sl &b) const { if (x != b.x) return x < b.x; return y < b.y; } } s[505]; int dp[505][105]; int main() { cin >> n >> k; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> s[i].x >> s[i].y; } sort(s + 1, s + n + 1); // 初始化dp数组 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int q = 0; q <= k; q++) { dp[i][q] = 1; } } // 动态规划处理 for (int q = 0; q <= k; q++) { for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = i - 1; j >= 1; j--) { if (s[i].y < s[j].y) continue; int dx = s[i].x - s[j].x; int dy = s[i].y - s[j].y; int d = dx + dy - 1; if (d < 0 || d > q) continue; dp[i][q] = max(dp[i][q], dp[j][q - d] + dx + dy); } } } int ans = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { ans = max(ans, dp[i][k]); } cout << ans; return 0; } ```
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