HDU-2182-Frog

本文解析了HDU-2182-Frog问题,涉及青蛙在有限跳跃范围内寻找最大苍蝇摄入量的动态规划算法。通过状态转移方程和三重循环实现,关键在于维护dp数组来记录每一步跳跃后的最优苍蝇数。

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HDU-2182-Frog

传送门

这道题是一道dp哟~

题目大意:青蛙吃苍蝇问题,问在一条长度为n的路上,区间为[0, n),每一个点都有相对数量的苍蝇,这只青蛙在位置为0的地方,给定跳跃范围[A, B],青蛙在跳K步之后会疲惫,就无法再跳跃了,问青蛙最多能吃到多少只苍蝇。

本题思路:我们定义dp[i][j]
dp[i][j]表示第j次跳跃时,在i的位置,此时吃的最大苍蝇数。
那么我们的状态转移方程就从前面的状态的来或者维护当前的最大值。
d[i + j][k + 1] = max(dp[i + j][k + 1], dp[i][k] + a[i + j]);
表示第k + 1次的跳跃,在i + j的位置时,比较前面第k次的跳跃,在i的位置,跳跃j格,j在[A,. B]的范围之内,到达i + j位置的苍蝇数,与当前值比较,获得最大值即可。

初始化部分:dp[i][j]初始化为-1
dp[0][0] = a[0];是表示当前青蛙在位置为0的地方本来就有苍蝇。

我们在三重循环处理的时候记得判断一下i + j不能超过n的范围,并且还要判断在已经到达dp[i][k]的情况下才能进行dp[i + j][k + 1]的转移。其实这就是表示开始的位置已经固定了。不能自由选择开始的位置。

最后我们在跑一遍维护一下ans的最大值就可以拉~

代码部分:

#include <bits/stdc++.h>
#define mst(a, n) memset(a, n, sizeof(a))
using namespace std;
const int N = 1e2 + 10;

int t;
int n, a, b, k;
int q[N];
int dp[N][N];

int main()
{
	cin >> t;
	while (t--)
	{
		scanf ("%d%d%d%d", &n, &a, &b, &k);
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			scanf ("%d", &q[i]);
		} 
		mst(dp, -1);
		dp[0][0] = q[0];
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			for (int j = a; j <= b; j++)
			{
				for (int z = 0; z <= k; z++)
				{
					if (i + j < n && dp[i][z] != -1)
					{
						dp[i + j][z + 1] = max(dp[i + j][z + 1] , dp[i][z] + q[i + j]);
					}
				}
			}
		}
		int ans = q[0];
		for (int i = 0; i < n; i++)
		{
			for (int j = 0; j <= k; j++)
			{
				ans = max(ans, dp[i][j]);
			}
		}
		cout << ans << endl;
	}
	return 0;
} 
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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