【区间dp】能量项链

本文介绍了一种在火星能量珠项链中寻找最优能量聚合顺序的算法。通过动态规划方法,枚举子区间并使用状态转移方程求解,实现能量最大化。

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题目描述

在Mars星球上,每个Mars人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有N颗能量珠。能量珠是一颗有头标记与尾标记的珠子,这些标记对应着某个正整数。并且,对于相邻的两颗珠子,前一颗珠子的尾标记一定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样,通过吸盘(吸盘是Mars人吸收能量的一种器官)的作用,这两颗珠子才能聚合成一颗珠子,同时释放出可以被吸盘吸收的能量。如果前一颗能量珠的头标记为m,尾标记为r,后一颗能量珠的头标记为r,尾标记为n,则聚合后释放的能量为 mrn (Mars单位),新产生的珠子的头标记为m,尾标记为n。需要时,Mars人就用吸盘夹住相邻的两颗珠子,通过聚合得到能量,直到项链上只剩下一颗珠子为止。显然,不同的聚合顺序得到的总能量是不同的,请你设计一个聚合顺序,使一串项链释放出的总能量最大。
例如:设N=4,4颗珠子的头标记与尾标记依次为(2,3) (3,5) (5,10) (10,2)。我们用记号⊕表示两颗珠子的聚合操作,(j⊕k)表示第j,k两颗珠子聚合后所释放的能量。则第4、1两颗珠子聚合后释放的能量为:(4⊕1)=10 * 2 * 3=60。这一串项链可以得到最优值的一个聚合顺序所释放的总能量为
((4⊕1)⊕2)⊕3)=10 * 2 * 3+10 * 3 * 5+10 * 5 * 10=710

ps

题目真的又长又臭(题目背景),给的例子和样例可以读懂本题的样例输入和样例输出

输入

输入文件的第一行是一个正整数N(4≤N≤100),表示项链上珠子的个数。第二行是N个用空格隔开的正整数,所有的数均不超过1000。第i个数为第i颗珠子的头标记(1≤i≤N),当1≤i<N时,第i颗珠子的尾标记应该等于第i+1颗珠子的头标记。第N颗珠子的尾标记应该等于第1颗珠子的头标记。至于珠子的顺序,你可以这样确定:将项链放到桌面上,不要出现交叉,随意指定第一颗珠子,然后按顺时针方向确定其他珠子的顺序。

输出

输出文件只有一行,是一个正整数E(E≤2.1*10^9),为一个最优聚合顺序所释放的总能量。

样例输入

4
2 3 5 10

样例输出

710

思路

n颗珠子呈环形,可以用数组存储两倍n个数据,即a[n+1]存储a[1]。然后在遍历2*n大小的数组,枚举每一个子区间(注意区间长度小于n)状态转移方程为
dp[j][i]=max(dp[j][i],dp[j][k] +dp[k+1][i]+a[j]*a[k+1]*a[i+1]);

完整代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define PI acos(-1)
const int N=100010;
int a[210],dp[210][210],n,ans;
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]),a[i+n]=a[i];
    for(int i=1;i<n*2;i++)
    {
        for(int j=i-1;i-j<n&&j;j--)
        {
            for(int k=j;k<i;k++)
                dp[j][i]=max(dp[j][i],dp[j][k]+dp[k+1][i]+a[j]*a[k+1]*a[i+1]);
            ans=max(ans,dp[j][i]);
        }
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
### 能量项链算法的C++实现 能量项链问题可以通过动态规划解决。以下是基于状态转移方程 `dp[i][j] = max{dp[i][k] + dp[k+1][j] + a[i]*a[k+1]*a[j+1]}, i≤k<j` 的 C++ 实现。 #### 动态规划核心思路 该问题的核心在于找到一种最优的聚合顺序,使得最终的能量最大化。通过定义二维数组 `dp[i][j]` 表示从第 `i` 颗珠子到第 `j` 颗珠子的最大能量值,可以逐步计算出全局最优解[^1]。 #### 边界条件与初始化 对于单颗珠子的情况(即 `i == j`),其能量为零,因此初始时设置 `dp[i][i] = 0`。 #### 状态转移过程 遍历区间长度 `len` 和起点位置 `i`,并通过枚举分割点 `k` 来更新当前区间的最大能量值。具体实现如下: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入珠子的数量 vector<int> beads(n + 2); // 使用n+2来处理环形结构 for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> beads[i]; } // 复制前两个元素到最后,形成闭环效果 beads[n + 1] = beads[1]; beads[n + 2] = beads[2]; const int INF = 0; vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(n + 2, INF)); // 初始化边界条件 for (int i = 1; i <= n + 2; ++i) { dp[i][i] = 0; } // 枚举区间长度 for (int len = 2; len <= n; ++len) { // 区间长度从2开始 for (int i = 1; i + len - 1 <= n + 1; ++i) { // 左端点 int j = i + len - 1; // 右端点 if (j >= n + 2) continue; // 超过有效范围跳过 for (int k = i; k < j; ++k) { // 断点 dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + beads[i] * beads[k + 1] * beads[j + 1]); } } } // 计算结果并取最大值 int result = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { result = max(result, dp[i][i + n - 1]); // 找到最大的能量值 } cout << result << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 上述代码实现了能量项链问题中的动态规划求解方法,并考虑了环形结构的影响。通过复制部分数据模拟环状排列,从而简化了逻辑复杂度[^2]。 --- ###
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