归并石子区间DP模板

本文解析了区间动态规划(区间DP)的基本概念,以石子归并问题为例,详细介绍了如何通过合并子区间最优解来求解大区间问题。代码展示了如何使用C++实现区间DP算法,包括初始化、状态转移方程和最终结果计算。适合动态规划初学者理解区间DP的应用技巧。

题目链接 石子归并

区间DP模板题。

区间DP就是在区间上进行动态规划,通过合并小区间的最优解进而得出大区间上最优解的dp算法。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int dp[110][110];
int a[110];
int sum[110];
int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        cin >> a[i];
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        sum[i] = sum[i - 1] + a[i];
    memset(dp, 0x3f3f3f3f, sizeof dp);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
        dp[i][i] = 0;
    for (int len = 2; len <= n; len++) //枚举区间长度
    {
        for (int beg = 1; beg + len - 1 <= n; beg++) //枚举开始位置
        {
            int end = beg + len - 1;              //结束位置
            for (int mid = beg; mid < end; mid++) //枚举分界点
                dp[beg][end] = min(dp[beg][mid] + dp[mid + 1][end] + sum[end] - sum[beg - 1], dp[beg][end]);
        }
    }
    cout << dp[1][n] << endl;
    return 0;
}

参考资料
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
归并算法和区间动态规划(区间dp)是两种不同的算法策略,通常归并算法不可以被区间动态规划完全代替,以下是具体分析: ### 不可替代性分析 归并算法是一种典型的分治法算法,它将问题分解为独立的子问题,对每个子问题求解后再将子问题的解合并得到原问题的解。例如归并排序,将数组递归地划分为两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,最后将两个有序子数组合并为一个有序数组,子问题是独立且可合并的,其核心目的是对数据进行排序 [^2]。 而区间动态规划则是通过构建一个二维数组`dp`,来求解区间内的最优解。例如在计算区间`i`到区间`j`可以调度的最大会议数时,构建二维数组`dp`,初始化后通过尝试不同的区间`k`来填充`dp`数组,最终得到整个区间的最优解,它主要用于解决一些区间最优选择的问题 [^1]。 由于二者的应用场景不同,归并算法主要用于排序问题,而区间动态规划主要用于求解区间最优解问题,所以归并算法不能被区间动态规划完全替代。 ### 效率比较 - **时间复杂度**:归并算法的时间复杂度是$O(n log n)$,这是因为每次将数组划分为两个子数组的操作需要$log n$次,而每次合并操作需要$O(n)$的时间。而区间动态规划的时间复杂度通常是$O(n^3)$,因为有三层嵌套循环,分别遍历区间的起始点、结束点和分割点。所以在处理大规模数据排序问题时,归并算法在时间效率上更有优势。 - **空间复杂度**:归并算法在合并过程中需要额外的$O(n)$空间来存储临时数据。区间动态规划则需要$O(n^2)$的空间来存储`dp`数组。因此,在空间使用上,归并算法相对更节省空间。 ### 代码示例 #### 归并排序代码示例 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left = merge_sort(arr[:mid]) right = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left, right) def merge(left, right): result = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 result.extend(left[i:]) result.extend(right[j:]) return result ``` #### 区间动态规划示例(最大会议调度数) ```python def max_meetings(n): dp = [[1] * n for _ in range(n)] for length in range(2, n + 1): for i in range(n - length + 1): j = i + length - 1 for k in range(i, j): dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j]) return dp[0][n - 1] ```
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