XTU-1231 人生成就(求路径的种类 简单DP)

探讨了在n*n矩阵中,从左上角到右下角的不同路径中,达到最大人生成就值的路径数量,并对每条路径进行求解。

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XTU-1231 人生成就 ( 简单DP )

*Accepted : 93 Submit : 213
Time Limit : 10000 MS Memory Limit : 65536 KB*

题目描述
人生就像一个n*n的矩阵,矩阵每个元素都跟上下左右四个方向的元素联通,起始在左上角,终止在右下角,从起点开始,每次一个向右或向下移动一格。
每个元素上面都有一个人生成就值,表示你如果经历这个元素时候能增加的人生成就。
初始时候你的人生成就值为0,你当然想到达终点时候能获得最大的人生成就。那么问题来了:(你一定会以为我会要你求出到达终点时的最大人生成就值,但是你错了),问题就是,一共有多少条不同的路到终点时能达到最大的人生成就。

输入
约200个样例
每个样例的第一行为一个整数n(2 ≤ n ≤ 500),表示矩阵大小。以后的n行,每行n个整数cij表示这个矩阵, 0 ≤ cij ≤ 100。

输出
每行输出一个整数,最终的结果可能很大,请把结果对123456取模。

样例输入
3
0 4 0
2 3 0
4 2 3
4
3 3 3 2
2 0 0 0
2 2 0 0
2 4 4 3
3
3 3 3
3 4 4
4 4 3

样例输出
1
2
5

提示
大量的输入输出,请使用C风格的输入输出。

#include"cstdio"
#include"cstring"
using namespace std;    
int nu[520][520];
int dp[520][520];
/*
    Name: XTU-1231 人生成就(求路径的种类 DP)
    Copyright: 
    Author: 
    Date: 01/06/16 22:58
    Description:  WA是每个值都需要取余 
*/

int main(){
    int n,i,j;

    while(~scanf("%d",&n)){    
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1; i<=n; i++){
            for(j=1; j<=n; j++){
                scanf("%d",&nu[i][j]);
            }
        }
        dp[1][1] = 1;
        for(i=1; i<=n; i++){
            for(j=1; j<=n; j++){
                if(i==0&&j==0) continue;

//              nu[i][j] += ma(nu[i][j-1],nu[i-1][j]);//求最大值
                if(nu[i][j-1]==nu[i-1][j]) {
                    dp[i][j] += (dp[i][j-1]+dp[i-1][j])%123456;
                    nu[i][j] += nu[i][j-1];
                }else if(nu[i][j-1]>nu[i-1][j]){
                    dp[i][j] += dp[i][j-1]%123456;
                    nu[i][j] += nu[i][j-1];
                }else if(nu[i][j-1]<nu[i-1][j]){
                    dp[i][j] += dp[i-1][j]%123456;
                    nu[i][j] += nu[i-1][j];
                }

            }
        }
        printf("%d\n",dp[n][n]%123456);
    }
    return 0;
}
/*
5 5 5
5 5 5
5 5 5 
*/
XTUOJ 平台上的问题通常涉及算法设计、数据结构应用以及编程技巧等内容。对于 XTUOJ Problem 1621 的解决方案或解释,由于具体题目未提供,以下是基于常见 OJ 题目类型的通用分析方法。 ### 可能的解法思路 假设该问题是关于动态规划(Dynamic Programming),则可以采用以下方式解决: #### 动态转移方程定义 如果问题涉及到序列的最大子数组和,则可以通过经典的 Kadane's Algorithm 来解[^3]: ```python def max_subarray_sum(nums): n = len(nums) dp = [0] * n dp[0] = nums[0] for i in range(1, n): dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]) return max(dp) ``` 上述代码通过维护一个 `dp` 数组来记录以当前索引结尾的最大子数组和,并最终返回全局最大值。 --- #### 数据结构优化 如果是字符串匹配类问题,KMP 算法可能是一个高效的解决方案[^4]: ```python def compute_lps(pattern): lps = [0] * len(pattern) length = 0 i = 1 while i < len(pattern): if pattern[i] == pattern[length]: length += 1 lps[i] = length i += 1 else: if length != 0: length = lps[length - 1] else: lps[i] = 0 i += 1 return lps def kmp_search(text, pattern): m = len(pattern) n = len(text) lps = compute_lps(pattern) i = j = 0 while i < n: if text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 if j == m: return i - j elif i < n and text[i] != pattern[j]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 return -1 ``` 此实现利用部分匹配表 (`lps`) 提高模式串搜索效率。 --- #### 图论建模 假如问题属于最短路径计算范畴,Dijkstra 或 Floyd-Warshall 算法可能是适用的选择[^5]: ##### Dijkstra 实现 适用于单源最短路径场景: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` ##### Floyd-Warshall 实现 用于多源最短路径情况下的全图遍历: ```python def floyd_warshall(graph): dist = {} nodes = list(graph.keys()) for u in nodes: dist[u] = {} for v in nodes: dist[u][v] = graph[u][v] if v in graph[u] else float('inf') dist[u][u] = 0 for k in nodes: for i in nodes: for j in nodes: if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] return dist ``` 以上两种算法分别针对稀疏图与稠密图进行了性能优化。 --- ### 结合实际需调整方案 根据 XTUOJ Problem 1621 的具体内容,可进一步定制化上述模板中的逻辑模块。若需更精确的帮助,请提供更多背景资料或描述清楚输入输出形式。
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