动态规划——合唱团

该博客探讨了一个动态规划问题,目标是从n个学生中按照特定限制(位置差不超过d)选择k个学生,使得他们的能力值乘积最大化。博主指出了常规动态规划方法在此题中的不适用性,并提出将子问题定义为在前n个学生中选择k个,且必须包括第n个学生,以求最大乘积。同时,博主强调在求解过程中需要考虑最大正积和最小负积,因为负数乘以最小负积可能得到最大乘积。此外,由于计算结果可能超出int范围,建议使用long long类型进行计算。

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题目:
有 n 个学生站成一排,每个学生有一个能力值,从这 n 个学生中按照顺序选取 k 名学生,要求相邻两个学生的位置编号的差不超过 d,使得这 k 个学生的能力值的乘积最大,返回最大的乘积。
每个输入包含 1 个测试用例。每个测试数据的第一行包含一个整数 n (1 <= n <= 50),表示学生的个数,接下来的一行,包含 n 个整数,按顺序表示每个学生的能力值 ai(-50 <= ai <= 50)。接下来的一行包含两个整数,k 和 d (1 <= k <= 10, 1 <= d <= 50)。

思路:
一般的动态规划题目,中间使用的表的最后一个元素,dp[N][K]就是所求的结果。但这个题目不能这样,因为如果那样建表,子问题就成了“在前n个学生中,取k个,使乘积最大”——然而,本题目有额外的限制条件“相邻两个学生的位置编号的差不超过d”就没有办法代入递推公式了,因为子问题中本身并不包含位置信息。
因此将子问题定为:在前n个学生中,取k个,第n个必取,使乘积最大。这样的话,最终的结果就不是dp[N][K],而是dp[..][K]这一列中最大的那个值。
其次,求最大乘积比求最大和的问题要复杂许多。求最大和的话,子问题中也只需要求最大和就行了。但求最大乘积的时候,在子问题中,每一步需要求最大正积和最小负积。因为如果某学生的能力值为负数,乘以前面求得的最小负积,结果才是最大乘积。
再次,这个问题最后算的数据比较大,已经不是int型能够包含的了,

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