方格取数(N = 2),多进程DP

方格取数还有N = 3 的情况,其实只要明白了N = 2 的情况,N = 3 的情况也会明白的。

转自:洛谷,作者: Lyrics 更新时间: 2017-10-02 08:41;

洛谷p1004

下面是题目描述:

设有 N × N 的方格图 (N ≤ 9) ,我们将其中的某些方格中填入正整数,而其他的方格中则放入数字 0 。如下图所示(见样例):
这里写图片描述

某人从图的左上角的 A 点出发,可以向下行走,也可以向右走,直到到达右下角的 B 点。在走过的路上,他可以取走方格中的数(取走后的方格中将变为数字 00 )。
此人从 A 点到 B 点共走两次,试找出 2 条这样的路径,使得取得的数之和为最大。

输入输出格式

输入格式:

输入的第一行为一个整数 NN (表示 N \times NN×N 的方格图),接下来的每行有三个整数,前两个表示位置,第三个数为该位置上所放的数。一行单独的 0 表示输入结束。

输出格式:
只需输出一个整数,表示 2 条路径上取得的最大的和。

输入输出样例
输入样例#1:
8
2 3 13
2 6 6
3 5 7
4 4 14
5 2 21
5 6 4
6 3 15
7 2 14
0 0 0
输出样例#1:
67
说明
NOIP 2000 提高组第四题

题解:

我们做题的思路可以这样:

①先看一下出题日期(毕竟是NOIP的题目,有一定的水准),然后发现是2000年的普及第四题

我们要知道的是,好像比较前面的几年由于1999的数塔IOI问题后,接下来几年的最后一两题都很喜欢出DP

所以,我们首先看一下题目的内容,求路径最大的方法,这时候就要想到DP或者DFS

②然后我们发现题目的数据规模不大,n<=9,所以我们可以考虑用DFS或者DP都可以

但是鉴于 “好像比较前面的几年由于1999的数塔IOI问题后,接下来几年的最后一两题都很喜欢出DP “

我们觉得用DP会比较好

③而且,NOIP的压轴DP题你想要2维过(在考场上是很难想出来的)

所以我们考虑高维

④我们找到一个东西叫做四维DP,因为这题是两个人走,我们思考一下能不能单纯用两个人的模拟过呢?

显然是可以的,我们记f[i][j][k][l]表示第1条路线的i,j走法和第2条路线的k,l走法

显然我们可以两个人一起走,复杂度最多就是9*9*9*9=6561(哈哈哈时间复杂度这么低)

所以我们就用这个方法了!

⑤然后我们思考动归方程的写法:

第1条路线只可能是从i-1,j或者i,j-1转移,第2条路线也只可能从k-1,l或者k,l-1转移

而且因为是2个人走,如果走到一点我们的那个点就要打标记说那点上面的值为0

所以我们得到了我们的动归方程(注意:万一 i , j 与 k , l 相同这是要小心的!

f [ i ][ j ][ k ][ l ] = max (f [ i - 1 ][ j ][ k - 1 ][ l ] , f [ i ][ j - 1 ][ k - 1 ][ l ] , f[ i - 1 ][ j ][ k ][ l - 1 ] , f[ i ][ j - 1 ][ k ][ l - 1 ])+a [ i ][ j ]+a [ k ][ l ];

补充:如果 i,j 和 k , l 相同的话就需要减去一次当前的 a [ i ,j] 因为它被重复计算了 2 次,也就是 i == k ,j == l 的情况。

下面是作者的代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,x,y,val,ans=0,maxn,f[12][12][12][12],a[12][12];//a[i][j][k][l]表示两个人同时走,一个走i,j 一个走k,l 
int main(){
    scanf("%d",&n);
    memset(a,0,sizeof a);
    while(1){
        scanf("%d%d%d",&x,&y,&val);
        if(x==0&&y==0&&val==0)break;
        a[x][y]=val;
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            for(int k=1;k<=n;k++){
                for(int l=1;l<=n;l++){
                    f[i][j][k][l]=max(f[i-1][j][k-1][l],max(f[i][j-1][k-1][l],max(f[i-1][j][k][l-1],f[i][j-1][k][l-1])))+a[i][j]+a[k][l];
                    if(i==k&&j==l)f[i][j][k][l]-=a[i][j];
                }
            }
        }
    }
    printf("%d\n",f[n][n][n][n]);
    return 0;
}

这是我的代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>

using namespace std;

int f[10][10][10][10];
int a[10][10];

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n;
    int x,y,number;
    int t,t2;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
        for (int j = 1; j <= n; ++j)
            for (int k = 1; k <= n; ++k)
                for (int l = 1; l <= n; ++l)
                 f[i][j][k][l] = 0;
    while (1)
    {
        cin >> x >> y >> number;
        if (x == 0 && y == 0 && number == 0)
         break;
        a[x][y] = number;
    }
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
    {
        for (int j = 1; j <= n; ++j)
        {
            for (int k = 1; k <= n; ++k)
            {
                for (int l = 1; l <= n; ++l)
                {
                    t = max(f[i - 1][j][k - 1][l],f[i][j - 1][k - 1][l]);
                    t2 = max(f[i - 1][j][k][l - 1],f[i][j - 1][k][l - 1]);
                    f[i][j][k][l] = max(t,t2) + a[i][j] + a[k][l];
                    if (i == k && j == l)
                     f[i][j][k][l] = f[i][j][k][l] - a[i][j];
                }
            }
        }
    }
    cout << f[n][n][n][n];
    return 0;
}
### 方格问题的动态规划算法实现 #### 问题描述 在一个 \( N \times N \) 的方格图中,某些方格填有正整值,其余为空白(即值为 0)。目标是从左上角 (\(1,1\)) 走到右下角 (\(N,N\)),允许走两次不同的路径,并使这两条路径上的字总和最大化。每经过一个方格,可以拾起其上的字。 --- #### 解决思路 此问题可以通过 **二维动态规划** 来解决。由于需要考虑两条不重叠的路径,因此状态设计较为复杂。以下是具体分析: 1. **定义状态变量** 设定四维的状态表示方式: - \( dp[x1][y1][x2][y2] \): 表示第一条路径到达坐标 (\(x1,y1\)) 和第二条路径到达坐标 (\(x2,y2\)) 时的最大得分。 如果两条路径当前位于同一格子,则只累加一次该格子的值;如果不在同一格子,则分别累加对应的值[^3]。 2. **初始化条件** 初始化起点 (\(dp[1][1][1][1]\)) 的初始值为网格中的第一个单元格值 \( grid[1][1] \)[^5]。 3. **转移方程** 对于每一个可能的状态 (\(x1,y1,x2,y2\)): - 假设可以从四个方向之一移动过来:上方或左侧。 - 更新公式如下: ```python if (x1 == x2 and y1 == y2): dp[x1][y1][x2][y2] = max( dp[x1-1][y1][x2-1][y2], # 上一步均为向上 dp[x1-1][y1][x2][y2-1], # 第一条路径向上,第二条向左 dp[x1][y1-1][x2-1][y2], # 第一条路径向左,第二条向上 dp[x1][y1-1][x2][y2-1] # 双方均向左 ) + grid[x1][y1] else: dp[x1][y1][x2][y2] = max( dp[x1-1][y1][x2-1][y2], dp[x1-1][y1][x2][y2-1], dp[x1][y1-1][x2-1][y2], dp[x1][y1-1][x2][y2-1] ) + grid[x1][y1] + grid[x2][y2] ``` 4. **边界处理** 需要特别注意越界情况以及当两条路径相交的情况下的特殊逻辑。 5. **优化空间复杂度** 使用滚动组技术来减少内存消耗。因为每次更新仅依赖前一时刻的据,故可将三维组压缩至两层循环内的二维存储结构[^5]。 6. **最终结果提** 结果存放在终点处的所有可能性之中最大的那个值里头,也就是遍历所有可能结束位置组合求得最大值作为答案返回给调用者函。 --- #### Python 实现代码 下面提供了一个基于上述理论框架的具体实现版本: ```python def max_sum_of_two_paths(grid): n = len(grid) # Initialize DP table with zeros. dp = {} # Initial state setup at the start point of both paths being same i.e., top-left corner. dp[(1, 1, 1, 1)] = grid[1][1] directions = [(0,-1), (-1,0)] for sum_steps in range(2, 2*n): new_dp = {} for pos1 in range(max(sum_steps-n+1,1), min(n,sum_steps)+1): pos2 = sum_steps - pos1 if not (1<=pos2<=n): continue for path1_dir in directions: prev_pos1_x = pos1-path1_dir[0] prev_pos1_y = pos2-path1_dir[1] if not (1<=prev_pos1_x<=n and 1<=prev_pos1_y<=n): continue for path2_dir in directions: prev_pos2_x = pos1-path2_dir[0] prev_pos2_y = pos2-path2_dir[1] if not (1<=prev_pos2_x<=n and 1<=prev_pos2_y<=n): continue key_prev = (prev_pos1_x, prev_pos1_y, prev_pos2_x, prev_pos2_y) if key_prev not in dp: continue current_key = (pos1,pos2,min(pos1,pos2),max(pos1,pos2)) value_to_add = ( grid[pos1][pos2] + ((grid[pos1][pos2]) if pos1 != pos2 or pos1==pos2 else 0 ) ) if current_key not in new_dp: new_dp[current_key] = dp[key_prev]+value_to_add else: new_dp[current_key] = max(new_dp[current_key], dp[key_prev]+value_to_add) dp = new_dp result = 0 for k,v in dp.items(): if v>result: result=v return result ``` --- #### 复杂度分析 时间复杂度主要由状态量决定,大约为 \(O(N^4)\),但由于实际计算过程中会有很多剪枝操作,通常运行效率较高。空间复杂度则通过滚动组降低到了 \(O(N^2)\)。 ---
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