ccf-压缩编码

原题:
问题描述
试题编号:201612-4
试题名称:压缩编码
时间限制:3.0s
内存限制:256.0MB
问题描述:
问题描述
  给定一段文字,已知单词a 1, a 2, …, a n出现的频率分别t 1, t 2, …, t n。可以用01串给这些单词编码,即将每个单词与一个01串对应,使得任何一个单词的编码(对应的01串)不是另一个单词编码的前缀,这种编码称为前缀码。
  使用前缀码编码一段文字是指将这段文字中的每个单词依次对应到其编码。一段文字经过前缀编码后的长度为:
  L=a 1的编码长度×t 1+a 2的编码长度×t 2+…+ a n的编码长度×t n
  定义一个前缀编码为字典序编码,指对于1 ≤ i < n,a i的编码(对应的01串)的字典序在a i +1编码之前,即a 1, a 2, …, a n的编码是按字典序升序排列的。
  例如,文字E A E C D E B C C E C B D B E中, 5个单词A、B、C、D、E出现的频率分别为1, 3, 4, 2, 5,则一种可行的编码方案是A:000, B:001, C:01, D:10, E:11,对应的编码后的01串为1100011011011001010111010011000111,对应的长度L为3×1+3×3+2×4+2×2+2×5=34。
  在这个例子中,如果使用哈夫曼(Huffman)编码,对应的编码方案是A:000, B:01, C:10, D:001, E:11,虽然最终文字编码后的总长度只有33,但是这个编码不满足字典序编码的性质,比如C的编码的字典序不在D的编码之前。
  在这个例子中,有些人可能会想的另一个字典序编码是A:000, B:001, C:010, D:011, E:1,编码后的文字长度为35。
  请找出一个字典序编码,使得文字经过编码后的长度L最小。在输出时,你只需要输出最小的长度L,而不需要输出具体的方案。在上面的例子中,最小的长度L为34。
输入格式
  输入的第一行包含一个整数n,表示单词的数量。
  第二行包含n个整数,用空格分隔,分别表示a 1, a 2, …, a n出现的频率,即t 1, t 2, …, t n。请注意a 1, a 2, …, a n具体是什么单词并不影响本题的解,所以没有输入a 1, a 2, …, a n
输出格式
  输出一个整数,表示文字经过编码后的长度L的最小值。
样例输入
5
1 3 4 2 5
样例输出
34
样例说明
  这个样例就是问题描述中的例子。如果你得到了35,说明你算得有问题,请自行检查自己的算法而不要怀疑是样例输出写错了。
评测用例规模与约定
  对于30%的评测用例,1 ≤ n ≤ 10,1 ≤ t i ≤ 20;
  对于60%的评测用例,1 ≤ n ≤ 100,1 ≤ t i ≤ 100;
  对于100%的评测用例,1 ≤ n ≤ 1000,1 ≤ t i ≤ 10000。
分析:
合并石子类问题,动态规划。
原算法是构造一个dp[n][n],然后从后向前依次求出n-1到n合并的最小值、n-2到n合并的最小值、、、1到n合并的最小值。dp[1][n]即为答案。
这里需要进行平行四边形优化,优化之后代码如下:
代码:
#include <iostream>
using namespace std;
#define maxn 0x3f3f3f3f
#define N 1005
int dp[N][N],p[N][N],sum[N];

int main()
{
    int n,x;
    cin>>n;
    sum[0] = 0;
    for(int i = 1;i <= n;i++)
    {
        cin>>x;
        sum[i] = sum[i - 1] + x;
        dp[i][i] = 0;
        p[i][i] = i;
    }
    for(int l = 1;l < n;l++)
    {
        for(int i = 1;i <= n - l;i++)
        {
            int j = i + l,e = 0,temp = maxn;
            for(int k = p[i][j - 1];k <= p[i + 1][j];k++)
            {
                int t = dp[i][k] + dp[k + 1][j] + sum[j] - sum[i - 1];
                if(t < temp)
                {
                    temp = t;
                    e = k;
                }
            }
            dp[i][j] = temp;
            p[i][j] = e;
        }
    }
    cout<<dp[1][n];
    return 0;
}



### CCF 压缩编码实现方法介绍 CCF 压缩编码是一种基于特定约束条件下的最优前缀码设计问题。其核心目标是在满足字典序排列的前提下,找到一种使加权路径长度最短的编码方案。 #### 字典序编码约束 在该问题中,定义了一个特殊的前缀编码规则:对于给定的一组字符 \(a_1, a_2, \ldots, a_n\) 及其频率权重 \(w_1, w_2, \ldots, w_n\),要求这些字符的二进制编码必须按照字典序升序排列[^1]。这意味着如果某个字符 \(a_i\) 的编码为字符串 \(c_i\),那么对于任意 \(i < j\),有 \(c_i < c_j\) 成立(按字典序比较)。这种约束使得传统的哈夫曼编码算法不再适用,因为后者允许自由调整叶子节点的位置以优化总权重路径长度。 #### 动态规划求解思路 由于存在上述严格的字典序限制,解决此问题需采用动态规划策略而非标准哈夫曼树构建法。具体来说: - **状态表示**: 设计二维数组 `dp[w][k]` 来记录当考虑前 `w` 个字符并将其划分为最后一段包含连续 `k` 个字符时所需的最小代价。 - **转移方程**: 对于每一个可能的状态 `(w,k)` ,通过枚举前面一段结束位置来更新当前状态值。假设从前至第 `p` 位构成了若干段,则新加入从 `p+1` 到 `w` 形成的新段会产生额外成本等于这段内部各元素频度之和乘以其共同深度再减去单层累加贡献部分。因此可以写出如下形式化表达式用于计算 dp 表格填充过程中的每一步操作逻辑[^2]: ```java for (int p = k - 1; p >= 0 && p + k <= w; --p){ long cost = sum[p+k]-sum[p]+s*(prefixSum[p+k]-prefixSum[p]); if(dp[p][j]<INF&&cost+dp[p][j]<tempMin){ tempMin=cost+dp[p][j]; } } ``` - **初始化与边界处理**: 需要特别注意的是初始条件设定以及如何有效规避非法输入情况带来的错误判定影响整体程序稳定性[^3]。 最终得到的结果存储于变量 `res` 中代表全局最优解决方案对应的具体数值大小。 #### Java 实现代码片段 以下是利用动态规划思想完成的一个简化版伪代码框架展示: ```java public class CompressionEncoding { public static void main(String[] args) throws IOException{ BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); int n=Integer.parseInt(br.readLine()); String line; List<Integer> list=new ArrayList<>(); while((line=br.readLine())!=null&&!line.isEmpty()){ list.add(Integer.valueOf(line.trim())); } Collections.sort(list); // 初始化数据结构... solve(n,list.toArray(new Integer[0])); } private static void solve(int n,Integer[] weights){ // 构建辅助数组 ... // 执行DP流程 ... System.out.println(res); } } ``` 以上仅为示意性质的部分关键环节描述,并未完全展开全部细节内容,请依据实际需求补充完善相应功能模块。
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