AcWing 1015.摘花生(DP路线问题)(图解)

本文介绍了一个关于HelloKitty在网格状花生地中的路径问题,利用动态规划方法求解从西北角到东南角摘花生的最大数量,涉及对到达点方向的判断和特殊边界条件的处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

[路线问题]

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。
在这里插入图片描述

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
  • 分析问题
    题目就是从左上角走到右下角,问我们怎么走摘的花生最多,一瞧这最值问题感觉就得动态规划。
    先画个图看看
    请添加图片描述
    图中已经把思路和计算过程写出来了,思路就是将到达点单独提出来看,看他是从哪个方向到达此点的,向下走还是想右走。那么这两种情况的计算就很简单了,将二者取最大即为f(i, j) 的值。
    需要特判的地方是第一行和第一列,如果终点在第一行,那么他的上一步就只能是向左走;如果是第一列,那么他的上一步就只能是向下走。
  • 完整代码
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

const int N = 110;
int w[N][N], f[N][N];
int t, r, c;
int main () {
	cin >> t;
	while (t --) {
		cin >> r >> c;
		for (int i = 0; i < r; i ++) {
			for (int j = 0; j < c; j ++)
				cin >> w[i][j];
		}

		for (int i = 0; i < r; i ++) {
			for (int j = 0; j < c; j ++) {
				// 对第一行特判
				if (i == 0 && j != 0)
					f[i][j] = f[i][j - 1] + w[i][j];
				else {
					// 对第一列特判
					if (i != 0 && j == 0)
						f[i][j] = f[i - 1][j] + w[i][j];
					else
						// 其他情况
						f[i][j] = max(f[i][j - 1] + w[i][j], f[i - 1][j] + w[i][j]);
				}
			}
		}
		// 因为是从0开始的,所以最后都要减1
		cout << f[r - 1][c - 1] << endl;
	}
	return 0;
}
  • 本题的分享就结束了,本题延续了DP的思想,只要把图画出来,题就做出来一大半了
    有问题的小伙伴可以发在评论区,别忘了点赞关注加收藏!
### 关于AcWing 1015 花生 #### 题目描述 在一个给定的矩形网格中,每个格子可能含有一定数量的花生。从左上角出发,每次可以向右或向下移动一格,在到达右下角之前尽可能多地收集花生。求能够收集的最大花生数目。 此问题设定在特定的数据范围内:测试案例的数量 \( T \),以及矩阵的行数 \( R \) 和列数 \( C \),均满足条件 \( 1 \leq T, R, C \leq 100 \)[^3];而单个方格内的最大花生数量不超过1000。 #### 解题思路 采用动态规划的方法来解决这个问题。创建一个二维数组 `dp` 来存储到达每一格时能获得的最大花生量。对于任意一点 `(i,j)` ,其值由来自上方 `(i-1,j)` 或左侧 `(i,j-1)` 的路径决定,并加上当前位置的花生数量: \[ dp[i][j]=\max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])+grid[i][j] \] 边界情况处理如下: - 对于最上面的一行,只能通过左边进入; - 对于最左边的一列,则仅可通过上方进入。 初始化起点处的花生数作为基础状态转移的基础[^1]。 ```python def max_peanuts(grid): if not grid or not grid[0]: return 0 rows, cols = len(grid), len(grid[0]) # 初始化DPdp = [[0]*cols for _ in range(rows)] dp[0][0] = grid[0][0] # 填充第一行和第一列 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] # 动态规划填表过程 for i in range(1, rows): for j in range(1, cols): dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j] return dp[-1][-1] ```
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