HDU 4597 Play Game (记忆化搜索)

本文介绍了一种使用记忆化搜索和动态规划解决两人卡片游戏策略问题的方法,旨在找到玩家Alice在轮流从两堆卡片中选取以获取最高分数的最优策略。通过记录已搜索的状态避免重复计算,有效减少了搜索空间。

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

                                               Play Game

Problem Description

Alice and Bob are playing a game. There are two piles of cards. There are N cards in each pile, and each card has a score. They take turns to pick up the top or bottom card from either pile, and the score of the card will be added to his total score. Alice and Bob are both clever enough, and will pick up cards to get as many scores as possible. Do you know how many scores can Alice get if he picks up first?

Input

The first line contains an integer T (T≤100), indicating the number of cases. 
Each case contains 3 lines. The first line is the N (N≤20). The second line contains N integer ai (1≤ai≤10000). The third line contains N integer bi (1≤bi≤10000).

Output

For each case, output an integer, indicating the most score Alice can get.

题目意思:

两堆卡片,每堆N张卡片,两堆的N张卡片对于n个值ai,bi,每次取卡片只能从堆顶或堆底选择,Alice和Bob轮流选取卡片,并获得卡片面值。

求Alice先手,取卡片能够获得的最大值。

解题思路:

记忆化搜索,其实说白了就是暴搜+动态规划,每次搜索过程中记录一些状态的值,下次搜索过程中如果再次经历这个状态,则直接调用,减少重复搜索量。

s1代表第一堆卡片堆顶位置,e1代表第一堆卡片堆底位置,s2,e2对第二堆同理...

dfs搜索的是Bob取卡片的值,所以我们要取最小。

dp[MAX_N][MAX_N][MAX_N][MAX_N]记录的是每次搜索Alice取卡片的最大值。

AC Code:

#include<iostream>
#include<sstream>
#include<cstdlib>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<map>
#include<vector>
#include<stack>
#include<queue>
#include<set>
#include<list>
#define mod 998244353
#define INF 0x3f3f3f3f
#define Min 0xc0c0c0c0
#define mst(a) memset(a,0,sizeof(a))
#define f(i,a,b) for(int i = a; i < b; i++)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MAX_N = 25;
int len, ans;
int dp[MAX_N][MAX_N][MAX_N][MAX_N];
int a[MAX_N], b[MAX_N];
int dfs(int s1, int e1, int s2, int e2, int sum){   //dfs搜索Bob获取的卡片值,sum代表所有卡片剩余总面值
    if(dp[s1][e1][s2][e2]){                          //之前搜索过的状态,直接返回值
        return dp[s1][e1][s2][e2];
    }
    if(s1 > e1 && s2 > e2){
        return 0;
    }
    int res = -9999;
    if(s1 <= e1){
        int tmp = max(sum - dfs(s1 + 1, e1, s2, e2, sum - a[s1]), sum - dfs(s1, e1 - 1, s2, e2, sum - a[e1]));
        res = max(res, tmp);
    }
    if(s2 <= e2){
        int tmp = max(sum - dfs(s1, e1, s2 + 1, e2, sum - b[s2]), sum - dfs(s1, e1, s2, e2 - 1, sum - b[e2]));
        res = max(res, tmp);             //取dfs搜索Bob的获取卡片值的最小值
    }
    return dp[s1][e1][s2][e2] = res;      //返回Alice取卡片最大值
}
int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    int T, n, sum;
    cin>>T;
    while(T--){
        sum = 0;
        mst(a), mst(b), mst(dp);
        cin>>n;
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            cin>>a[i];
            sum += a[i];
        }
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            cin>>b[i];
            sum += b[i];
        }
        ans = dfs(1, n, 1, n, sum);
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}

 

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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