天天写算法之Monkey and Banana

最新推荐文章于 2019-12-09 22:44:54 发布

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本文介绍了一种使用动态规划解决严格递增序列最大和问题的方法。通过实例代码展示了如何通过比较不同状态转移来找到最优解的过程。适用于动态规划初学者理解和实践。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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emmmm，需要总结一波了，看到这个题第一眼的确有思路，但是码代码的时候还是犹豫了好一会。就是最佳状态的递推。

dy【这次状态】 = dy【上一状态】+data【跳到这一状态的增加值】

感觉和前面几篇加起来已经快把动态规划的简单问题都涵盖了吧。

这个是动态规划严格递增序列的最大和，与之前求最长之类的不同。因此也mark一下。总结整理一下。

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include<queue>
#include<math.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<iomanip>
#include<string.h>
#include<sstream>
#include<string>
//¶¨Òåº¯Êý¶Î
#define repf(i,a,b) for(int i =(a);i<(b);i++)
#define repfe(i,a,b) for(int i =(a);i<=(b);i++)
using namespace std;


struct Rec{
public :
    int width;
    int Length;
    int height;
}recs[91];
int dp[91] ;
bool cmp(Rec a,Rec b)
{
    if(a.Length== b.Length)
    {
        return a.width>b.width;
    }
    return a.Length>b.Length;
}

int main() {

    int num,a,b,c,index  ,times = 1;
    while(cin>>num&&num!=0)
    {
        index = 0 ;

        while(num--)
        {
            cin >> a>> b >>c ;
            recs[index].height = a;
            recs[index].Length = max(b,c);
            recs[index].width  = min(b,c);
            index++;
            recs[index].height = c;
            recs[index].Length = max(a,b);
            recs[index].width  = min(a,b);
            index++;
            recs[index].height = b;
            recs[index].Length = max(a,c);
            recs[index].width  = min(a,c);
            index++;
        }

    sort(recs,recs+index,cmp);
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    int res = 0;
    for(int i = 0 ; i < index ; i ++)
    {
        dp[i]=recs[i].height;
        for(int j = 0 ; j <  i; j ++)
        {

          if(recs[j].Length>recs[i].Length&&recs[j].width>recs[i].width)
          {
              dp[i] = max(dp[i],recs[i].height+dp[j]);
          }


        }
          res= max(res,dp[i]);
    }
    cout <<"Case "<< times++<<": maximum height = "<<res<<endl;
    }
    return 0;
}