【算法】摘花生(动态规划)

题目

Hello Kitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。

她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图),从西北角进去,东南角出来。

地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗,上面有若干颗花生,经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。

Hello Kitty只能向东或向南走,不能向西或向北走。

问Hello Kitty最多能够摘到多少颗花生。

1.gif

输入格式

第一行是一个整数T,代表一共有多少组数据。

接下来是T组数据。

每组数据的第一行是两个整数,分别代表花生苗的行数R和列数 C。

每组数据的接下来R行数据,从北向南依次描述每行花生苗的情况。每行数据有C个整数,按从西向东的顺序描述了该行每株花生苗上的花生数目M。

输出格式

对每组输入数据,输出一行,内容为Hello Kitty能摘到得最多的花生颗数。

数据范围

1≤T≤100
1≤R,C≤100
0≤M≤1000

输入样例:

2
2 2
1 1
3 4
2 3
2 3 4
1 6 5

输出样例:

8
16

思路

Hello Kitty所到的每个点都是从前一个点向下或向右到达(假设(1,1)点是从(1,0)与(0,1)点到达的)

因此我们可以保留这两种走法的最大值。

例如点(i,j)的最大值是(i - 1,j)与(i,j - 1)中的较大值加上(i,j)的值。

图解如下:

状态转移方程如下

ans[i][j] = max(ans[ i ][ j  - 1 ] + x[ i ][ j ]  ,  ans[i - 1][j] + x[i][j]);

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 110;
int n,m;
int x[N][N];
int ans[N][N];

void solve()
{
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i ++)
        for(int j = 1; j <= m; j ++)
            cin >> x[i][j];
    
    for(int i = 1; i <= n; i ++)
        for(int j = 1; j <= m; j ++)
            ans[i][j] = max(ans[i][j - 1] + x[i][j],ans[i - 1][j] + x[i][j]);
    cout << ans[n][m] << endl;
}

int main()
{
    int t;
    cin >> t;
    while(t --)
    {
        memset(ans,0,sizeof ans);
        solve();
    }

    return 0;
}
难度:简单
时/空限制:1s / 64MB
总通过数:42784
总尝试数:52464
来源:《信息学奥赛一本通》
算法标签

DP  线性DP

题目来自: 1015. 摘花生 - AcWing题库

### 动态规划算法解决花生问题 动态规划是一种通过将复杂问题分解成更简单的子问题来解决问题的方法。它通常用于优化问题,其中解决方案可以通过组合子问题的最优解构建而成[^1]。 #### 花生问题描述 假设有一个二维网格表示一片田地,每一块土地上可能有不同数量的花生。农民可以从左上角出发,每次只能向右或者向下移动一格,最终到达右下角。目标是找到一条路径使得收集到的花生总数最大。 此问题可以用动态规划求解,因为其满足两个重要的性质:重叠子问题和最优子结构性质。 #### 实现方法 定义 `dp[i][j]` 表示从起点 `(0, 0)` 到达位置 `(i, j)` 的最大花生数。状态转移方程为: \[ dp[i][j] = \text{grid}[i][j] + \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) \] 这里需要注意边界条件: - 当 \( i=0 \) 或者 \( j=0 \),即位于第一行或第一列时,只有一种方式到达该点。 初始化条件为 `dp[0][0] = grid[0][0]`。 最后的结果存储在 `dp[m-1][n-1]` 中,\( m \) 和 \( n \) 分别为矩阵的行数和列数。 为了记录具体的路径信息,可以引入辅助数组保存决策方向,类似于引用中的做法[^3]。 以下是基于上述分析的具体实现代码: ```python def max_peanuts(grid): if not grid or not grid[0]: return 0 rows, cols = len(grid), len(grid[0]) # 创建 DP 数组并初始化 dp = [[0]*cols for _ in range(rows)] dp[0][0] = grid[0][0] # 初始化首行和首列 for i in range(1, rows): dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0] for j in range(1, cols): dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j] # 填充剩余部分 for i in range(1, rows): for j in range(1, cols): dp[i][j] = grid[i][j] + max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[-1][-1] # 测试样例 if __name__ == "__main__": test_grid = [ [1, 3, 1], [1, 5, 1], [4, 2, 1] ] result = max_peanuts(test_grid) print(f"Maximum peanuts collected: {result}") ``` 以上代码实现了计算从左上角至右下角所能获取的最大花生数目功能。
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