最佳加法表达式

本文介绍了一种通过动态规划解决最佳加法表达式问题的方法。该问题要求在给定的数字序列中插入指定数量的加号,以使得最终形成的加法表达式的结果最小。文章提供了详细的算法解释及C++实现代码。

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最佳加法表达式

题意描述

输入n个数字,给m个加号,将所有加号任意放在n个数字中某位置,要求最终得到的加法表达式的结果最小。

INPUT

4 2
1 2 3 4

OUTPUT

19

分析

本题使用动态规划,将原问题分解为:求前i个数字中放入m-1个加号的最佳加法表达式的值,再加上最后剩余数字的值。即dp[n][m] = Min{ dp[i][m-1] + Num[i+1][n] }
问题初始值为不放加号的时候,即dp[i][0] = 0

code

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
using namespace std;

/* 
*  dp[i][j] 表示前i个数字放入j个加号的最小加法表达式值
*  num[i][j] 表示第i个数字到第j个数字([i, j])组成的新数
*  a[i] 存储输入输入的数字
**/

int dp[1000][1000], num[1000][1000], a[1000];

int main() {
    freopen( "input.txt", "r", stdin );
    int n, m;
    while( cin >> n >> m ) {
        memset( num, 0, sizeof( num ) );
        memset( a, 0, sizeof( a ) );

        for( int i = 1; i <= n; i++ ) {
            cin >> a[i];
        }

        /* 初始化dp数组,值为极大的值
        *  因为后续会存储最小值
        **/

        for( int i = 0; i < 1000; i++ ) {
            for( int j = 0; j < 1000; j++ ) {
                dp[i][j] = 99999999;
            }
        }

        /* 预处理得到num数组 */
        for( int i = 1; i <= n; i++ ) {
            num[i][i] = a[i];
            for( int j = i + 1; j <= n; j++ ) {
                num[i][j] = num[i][j-1] * 10 + a[j];
            }
        }

        /* 初始状态,没有加号时 */
        for( int i = 1; i <= n; i++ ) {
            dp[i][0] = num[1][i];
        }

        for( int j = 1; j <= m; j++ ) {  //遍历加号个数
            for( int i = j + 1; i <= n; i++ ) {  //遍历前n个数字,保证数字个数大于加号个数
                for( int k = j; k < i; k++ ) {  //遍历最后一个加号可能的位置,k表示在第k个数后放加号
                    dp[i][j] = min( dp[i][j], dp[k][j-1] + num[k+1][i] );
                }
            }
        }
        cout << dp[n][m] << endl;
    }

    return 0;
}
### 关于C++最佳加法表达式的实现与性能优化 在探讨如何实现在C++中的高效加法运算时,可以考虑多种因素来提升其效率。对于简单的整数或浮点数相加操作而言,现代编译器通常能够很好地对其进行优化;然而,在某些特定场景下——比如处理大规模数据集或是嵌入式环境中资源受限的情况下,则可能需要采取额外措施。 #### 使用`constexpr`函数提高编译时常量计算速度 当涉及到已知数值的累加时,可以通过定义`constexpr`类型的函数让这些计算尽可能多地发生在编译阶段而非运行期间。这不仅减少了程序执行过程中的开销,还允许更早地发现潜在错误[^3]: ```cpp #include <iostream> // 定义一个 constexpr 函数用于两个 int 类型参数之间的加法 constexpr int add(int a, int b){ return a + b; } int main(){ // 编译期即可完成此常量初始化 constexpr auto result = add(5, 7); std::cout << "The sum is: " << result << '\n'; } ``` #### 利用模板元编程(Template Metaprogramming) 为了进一步增强灵活性并支持更多种类的数据结构参与加法运算,还可以借助模板技术构建更加通用化的解决方案。特别是针对固定大小数组或其他静态容器内的元素求和问题上尤为有用[^4]: ```cpp template<typename T> struct SumHelper; // 基础情况:单个元素的情况 template<> struct SumHelper<int> { static inline int apply(const int& val) {return val;} }; // 递归实例化以覆盖任意长度序列的情形 template<typename Head, typename... Tail> struct SumHelper<Head, Tail...> { static inline decltype(auto) apply(const Head& head, const Tail&... tail) { return head + SumHelper<Tail...>::apply(tail...); } }; ``` 上述代码片段展示了如何运用模板偏特化机制创建适用于不同输入组合的加法规则,并且能够在编译时期就确定最终的结果形式。 #### 针对SIMD指令的支持 如果目标平台提供了相应的硬件加速功能(如SSE/AVX),那么应当充分利用它们来进行向量化操作从而加快批量数据间的算术逻辑单元(ALU)交互频率。这类低级优化手段往往能带来显著的速度增益效果,尤其是在科学计算领域内非常受欢迎。 综上所述,虽然基础版本的加法运算已经相当成熟稳定,但在追求极致效能的过程中仍有诸多值得探索的方向。具体采用哪种策略取决于实际应用场景的需求以及所处环境的具体条件限制等因素共同决定。
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