区间DPの矩阵取数游戏

试题来源
  NOIP2007 提高组
问题描述
  帅帅经常跟同学玩一个矩阵取数游戏:对于一个给定的n*m的矩阵,矩阵中的每个元素aij均为非负整数。游戏规则如下:
  1. 每次取数时须从每行各取走一个元素,共n个。m次后取完矩阵所有元素;
  2. 每次取走的各个元素只能是该元素所在行的行首或行尾;
  3. 每次取数都有一个得分值,为每行取数的得分之和,每行取数的得分 = 被取走的元素值*2i,其中i表示第i次取数(从1开始编号);
  4. 游戏结束总得分为m次取数得分之和。
  帅帅想请你帮忙写一个程序,对于任意矩阵,可以求出取数后的最大得分。
输入格式
  输入包括n+1行:
  第1行为两个用空格隔开的整数nm
  第2~n+1行为n*m矩阵,其中每行有m个用单个空格隔开的非负整数。
输出格式
  输出包含1行,为一个整数,即输入矩阵取数后的最大得分。
样例输入
2 3
1 2 3
3 4 2
样例输出
82
样例输入
1 4
4 5 0 5
样例输出
122
样例输入
2 10
96 56 54 46 86 12 23 88 80 43
16 95 18 29 30 53 88 83 64 67
样例输出
316994
数据规模和约定
  60%的数据满足:1<=nm<=30, 答案不超过1016

  100%的数据满足:1<=nm<=80, 0<=aij<=1000。

说明:看了别人的解题报告,自己再整理一下。

区间动态规划:

取走一个数后,剩下的是一个区间,并且区间长度越来越小,所以外循环可以按区间长度递增的方式

如下:

for (int j=1;j<=m-1;j++)//区间长度   
        {  
            for (int k=1;k<=m-j;k++)//起点  
            {  
                int l=k+j;  
                f[k][l] = max(a[k]  + 2 * f[k+1][l], a[l] + 2 * f[k][l-1]);  

根据示例2

4 5 0 5

ans=2*f[1][4]
      =2*(2*f[1][3]+a[4])
      =2*(2*(2*f[1][2]+a[3])+a[4]) 
      =2*(2*(2*(2*f[2][2]+a[1])+a[3])+a[4])
      =2*(2*(2*(2*a[2]+a[1])+a[3])+a[4])
       
// f[j][j]=a[j]

二维图形,左上角矩阵




内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通据源进行系统验证。
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