2018计蒜客蓝桥杯A组模拟(三) 蒜头君的数字

本文介绍了一个动态规划问题的解决方案,旨在通过合理的顺序选取一序列中的数字以最大化得分。得分规则为:首次选取数字得其本身分数,之后每次选取数字得该数字与已取数字极差的乘积。

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题目:

有n个数,每次从左边或右边取一个,直到取完。每取一个数会有一个分数,问总分最大是多少?
分数计算如下:

  • 第一次拿的分数是数字本身。
  • 随后每次得到的分数是这个数与之前已取数的极差的乘积。

分析:

动态规划问题,我们可以用dp[i][j]表示剩余序列为第 i 个数到第 j 个数时已经获得的最大分数,可以通过 dp[i−1][j] 和 dp[i][j+1] 转移过来,需要注意边界情况,同时我们需要维护已经取出的数的最大值和最小值,转移的时候进行更新即可,最后当 i=j 时,我们需要取最后一个数,并最后得到答案。

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ms(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define lson rt*2,l,(l+r)/2
#define rson rt*2+1,(l+r)/2+1,r
typedef unsigned long long ull;
typedef long long ll;
const int MAXN = 1e3 + 5;
const double EPS = 1e-8;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MOD = 1e9 + 7;
int n, a[MAXN], mi[MAXN][MAXN], mx[MAXN][MAXN];
ll dp[MAXN][MAXN];
int main() {
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        cin >> a[i];
    }
    ms(mi, INF);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        mi[i][i] = mx[i][i] = a[i];
        for (int j = i + 1; j <= n; j++) {
            mx[i][j] = max(mx[i][j-1], a[j]);
            mi[i][j] = min(mi[i][j-1], a[j]);
        }
    }
    ms(dp,0);
    dp[1][n - 1] = a[n];    dp[2][n] = a[1];
    ll ans = 0;
    for (int l = n - 1; l > 1; l--) {
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int j = i + l - 1;
            if (j > n)  break;
            int Min = min(mi[1][i - 1], mi[j + 1][n]);
            int Max = max(mx[1][i - 1], mx[j + 1][n]);
            dp[i + 1][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j] +  (ll)a[i] * (Max - Min));
            dp[i][j - 1] = max(dp[i][j - 1], dp[i][j] +  (ll)a[j] * (Max - Min));
        }
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int Min = min(mi[1][i-1],mi[i+1][n]);
        int Max = max(mx[1][i-1],mx[i+1][n]);
        ans = max(ans, dp[i][i] + (ll)a[i] * (Max-Min));
    }
    cout << ans << endl;

    return 0;
}
<think>好的,我需要解决用户在平台上遇到的关于“蒜头的奖品”的C++编程问题。首先,我得确定这个题目的具体内容,但用户没有提供详细描述,所以可能需要做一些假设。 通常,编程竞赛中的题目如“蒜头的奖品”可能涉及算法或数据结构。比如,可能需要算奖品数量、分配策略,或者路径规划等问题。假设题目是关于在某种条件下如何分配奖品,或者根据某些规则蒜头能获得的大奖品数。 接下来,我需要查找平台上是否有类似的题目或解决方案。不过根据用户提供的引用,可能没有直接相关的资料。引用[1]提到的是Dev-C++的调试问题,引用[2]是C++调试系列文章,可能与具体题目无关。因此,我需要基于常见的算法题类型来推测可能的解法。 可能的解决方向包括动态规划、贪心算法、排序或搜索。例如,如果题目涉及在迷宫中收集奖品,可能需要使用深优先搜索(DFS)或广优先搜索(BFS)。或者,如果涉及优分配,可能需要贪心策略。 接下来,我需要构造一个可能的题目场景。例如,蒜头需要从起点到终点收集多奖品,避开障碍物。这时,DFS或BFS可以用来遍历可能的路径,并记录大值。或者,如果奖品分布在不同的位置,需要按某种顺序收集,可能涉及动态规划保存状态。 然后,我需要考虑具体的C++代码实现。例如,使用二维数表示地图,使用递归或队列进行遍历,记录访问状态以避免重复,并累加奖品数量。同时要注意时间复杂的优化,防止超时。 可能出现的问题包括边界条件处理、内存限制或特殊情况的处理,比如没有可行路径的情况。因此,在代码中需要加入相应的判断条件,确保程序的健壮性。 后,根据常见问题生成相关的提问,例如如何优化算法的时间复杂,如何处理特定约束条件,或者如何修改算法以适应不同的变种题目。这样可以帮助用户更全面地理解和应用解决方案。</think>### 蒜头的奖品问题分析与解决方案 假设题目描述为:蒜头在迷宫中有若干奖品,每个位置可能有不同数量的奖品或障碍物。蒜头从起点出发,每次只能向右或向下移动,求到达终点时能获得的大奖品数量[^1]。 #### 问题分析 1. **输入格式**:输入为一个$n \times m$的矩阵,矩阵元素表示奖品数量(正数)或障碍物(负数)。 2. **约束条件**:若路径经过障碍物则无法继续移动。 3. **目标**:找到从左上角到右下角的路径,使得奖品总数大。 #### 动态规划解法 定义$dp[i][j]$表示走到位置$(i,j)$时的大奖品数,状态转移方程为: $$ dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] $$ 边界条件: - 第一行和第一列需累加前驱的值,但遇到障碍物时后续路径不可达。 #### 代码实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <climits> using namespace std; int max_prize(vector<vector<int>>& grid) { int n = grid.size(), m = grid[0].size(); vector<vector<int>> dp(n, vector<int>(m, INT_MIN)); dp[0][0] = grid[0][0]; // 初始化第一行和第一列 for (int i = 1; i < n; ++i) if (grid[i][0] >= 0 && dp[i-1][0] != INT_MIN) dp[i][0] = dp[i-1][0] + grid[i][0]; for (int j = 1; j < m; ++j) if (grid[0][j] >= 0 && dp[0][j-1] != INT_MIN) dp[0][j] = dp[0][j-1] + grid[0][j]; // 动态规划递推 for (int i = 1; i < n; ++i) for (int j = 1; j < m; ++j) if (grid[i][j] >= 0 && (dp[i-1][j] != INT_MIN || dp[i][j-1] != INT_MIN)) dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]; return dp[n-1][m-1] > 0 ? dp[n-1][m-1] : -1; } int main() { vector<vector<int>> grid = {{2, 3, 1}, {1, -1, 2}, {0, 1, 3}}; cout << max_prize(grid); // 输出大奖品数 return 0; } ``` #### 关键点说明 1. **障碍物处理**:若当前位置为障碍物(负数),则标记为不可达(`INT_MIN`)。 2. **路径有效性**:只有前驱位置可达时,当前状态才可更新。 3. **复杂**:时间复杂$O(nm)$,空间复杂$O(nm)$,可通过滚动数优化空间[^2]。
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