HDU-5115-Dire Wolf

本文解析了HDU-5115-DireWolf的经典区间动态规划问题,详细阐述了解题思路与算法实现,包括射手射杀狼群以最小化伤害的策略。

HDU-5115-Dire Wolf

传送门

本题是经典区间dp。

题目大意:背景无比长。。一个射手要射一群狼。狼有自己本身的攻击值和邻居的狼给它的额外的攻击值。射手把一头狼射杀。自己也会收到与狼攻击值等同的伤害。(本身攻击值+额外获得的攻击值)。当一头狼被射杀。那么它给邻居狼的额外攻击值也会消失。问射手最小获得的伤害是多少。

其实开始我以为是贪心啊哈哈。

因为是经典区间dp嘛。就不多说了。
dp[i][j]表示把i~j头狼射杀完毕后受到的最小伤害点。

我们的目的就是需要确定哪条狼先射杀。
我们枚举区间内的端点就行。
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k - 1] + a[k] + dp[k + 1][j] + b[i - 1] + b[j + 1]);
代表选择先射杀k。加上k本身的攻击值。这里注意我们求的是dp[i][j]。所以获得的额外的伤害值是b[i - 1]和b[j + 1]所给的。
至于i~j之间的给的额外的伤害值都在内部dp[i][k - 1]和dp[k + 1][j]中。

这里注意我们dp[i][j]初始化INF。
我们没有计算dp[i][i]的值。
所以在循环内部的下标处理需要注意。。(emm我这里卡了很久。。)
要考虑到只有一头狼的时候的情况。
也就是长度为1时i = 1, j = 1的情况。。

代码部分:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 2e2 + 10;
const int INF = 1e9 + 10;

int dp[N][N]<
HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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