算法设计与分析3-4 数字三角形问题

本文介绍了一种解决51Nod平台上特定问题的方法,通过自顶向下的递归搜索策略来找到最优路径,并利用记忆化搜索提高效率,最后采用动态规划进行优化。
  • 这个问题51Nod上面有可以提交的地方,题目意思很简单,不再仔细分析,自顶向下分析更加容易,所以考虑自顶向下求解,
    首先考虑搜索,从最顶上开始搜索它下面紧挨着的两个位置,递归搜索求取最大值,程序如下
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MAXN = 1e6 + 100;
const double eps = 1e-6;
int Data[MAXN];
int tower[1000][1000];
int dp[1000][1000];
int ans;
int dfs(int x, int y, int n){
    if(x == n){
        return tower[x][y];
    }
    return tower[x][y] + max(dfs(x + 1, y, n), dfs(x + 1, y + 1, n));
}
int main(){
    // freopen("input.txt", "r", stdin);
    // freopen("output.txt", "w", stdout);
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=i;j++){
            cin >> tower[i][j];
        }
    }
    cout << dfs(1, 1, n);
    return 0;
}
  • 在n比较大的时候时间很慢,考虑记忆化搜索,用数组存一下
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int MAXN = 1e6 + 100;
const double eps = 1e-6;
int Data[MAXN];
int tower[1000][1000];
int dp[1000][1000];
int ans;
int dfs(int x, int y, int n){
    if(dp[x][y]) return dp[x][y];
    if(x == n){
        return tower[x][y];
    }
    return dp[x][y] = tower[x][y] + max(dfs(x + 1, y, n), dfs(x + 1, y + 1, n));
}
int main(){
    // freopen("input.txt", "r", stdin);
    // freopen("output.txt", "w", stdout);
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=i;j++){
            cin >> tower[i][j];
        }
    }
    cout << dfs(1, 1, n);
    return 0;
}

时间就很好了

  • 上面是递归的方法,现在考虑递推, d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]可以从 d p [ i − 1 ] [ j ] dp[i-1][j] dp[i1][j] d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] dp[i-1][j-1] dp[i1][j1]两个方向转移过来,取最大值不断更新即可
#include <iostream>
using namespace std;
int tower[505][505];
int main(){
    int n;
    cin >> n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=i;j++){
            cin >> tower[i][j];
        }
    }
    int ans = 0;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=i;j++){
            tower[i][j] += max(tower[i - 1][j], tower[i - 1][j - 1]);
            ans = max(ans, tower[i][j]);
        }
    }
    cout << ans;
    return 0;
}
  • 我怎么也想不通这么简单的一道题在习题解答里面居然能写的那么晦涩难懂,实在难以理解,所以写一下
数字三角形问题是一个经典的动态规划问题,主要目标是计算从三角形顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。 ### 问题描述 给定一个由`n`行数字组成的数字三角形,试设计一个算法,计算出从三角形的顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最大。输入数据第一行是数字三角形的行数`n`,接下来`n`行是数字三角形各行中的数字,所有数字在 0 - 99 之间,需将计算结果输出。 ### 解题思路 采用动态规划的方法,自底向上进行计算。对于数字三角形中的每个位置,它到最底层的最大路径和等于该位置的值加上其下方或右下方位置到最底层的最大路径和中的较大值。 ### 代码实现(Java) ```java import java.util.Scanner; public class ShuZiSanJiaoXing { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n; int [][] triangle; // 输入数据 n = input.nextInt(); triangle = new int[n][n]; for(int row = 0; row < n; row++) { for(int col = 0; col <= row; col++) { triangle[row][col] = input.nextInt(); } } // 自底向上 for(int row = n - 2; row >= 0; row--) { for(int col = 0; col <= row; col++) { if(triangle[row + 1][col] > triangle[row + 1][col + 1]) { triangle[row][col] += triangle[row + 1][col]; } else { triangle[row][col] += triangle[row + 1][col + 1]; } } } System.out.println(triangle[0][0]); } } ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:代码中有两层嵌套循环,外层循环执行`n - 1`次,内层循环的执行次数随着外层循环的变化而变化,但总体上时间复杂度为$O(n^2)$。 - **空间复杂度**:使用了一个二维数组`triangle`来存储数字三角形,因此空间复杂度为$O(n^2)$。
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