区间DP 洛谷 P1799 数列

本文详细解析了洛谷P1799数列问题的求解思路与实现代码,通过动态规划的方法,计算出给定数列在特定条件下的最大答案。

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洛谷 P1799 数列_NOI导刊2010提高(06)
f[i][j]表示前i个数擦掉j个之后的最大答案,枚举i(1~n),j(1~i)。 首先这个数可以直接擦掉,所以f[i][j]等于上一个数擦f[i-1][j-1]个的方案数 if(a[i]==i-j)表示第i个数a[i]在擦掉j个数之后符合条件,所以可以转移f[i][j]取max(f[i][j],f[i-1][j]+1)(上一个数擦掉j个后,第i个数符合条件,等于上一个数擦j个的方案数+1。) 如果不符合条件f[i][j]就取max(f[i][j],f[i-1][j])(等于上一个数擦掉j个的方案数) 最后答案在第i个数擦掉0到n个数中的最大答案。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;
int f[1005][1005],n,a[1005],ans;
int main(){
    scanf("%d",&n);
    for(register int i=1;i<=n;++i) scanf("%d",&a[i]);
    f[0][0]=0;
    for(register int i=1;i<=n;++i)
        for(register int j=0;j<=i;++j) {
            f[i][j]=f[i-1][j-1];//先直接有前一个状态跟新过来
            if(a[i]==i-j&&f[i][j]<f[i-1][j]+1) f[i][j]=f[i-1][j]+1; 
            //在判断如果相等和不相等的两个状态
            if(a[i]!=i-j&&f[i][j]<f[i-1][j]) f[i][j]=f[i-1][j];
        }
    for(register int i=1;i<=n;++i)
        ans=max(ans,f[n][i]);
    printf("%d",ans);   
}
### 关于平台上的区间动态规划乘积问题 #### 解析与实现 对于平台上涉及区间动态规划(DP)并处理乘积问题的任务,可以考虑如下解析方法: 在解决此类问题时,通常定义 `f(i, j)` 表示从前 `i` 个数字中插入 `j` 个乘号所能得到的最大乘积[^1]。初始条件设定为当不插入任何乘号 (`j = 0`) 的情况下,`f(i, 0)` 应等于由第 `1` 至第 `i` 数字组成的整数值;而如果尝试在一个长度不足以容纳所需乘号数量的情况下求解,则返回 `0`。 为了有效推进解决方案,在遍历过程中需维护一个三维数组来存储中间结果,其中第三维代表当前已使用的乘号数目。通过迭代更新这些值直到达到所需的乘号总数为止,最终可获得全局最优解。具体来说,状态转移方程表达式为: \[ f(i,j)=\max{\left(f(k,j-1)\times S[k+1]\cdots S[i]\right)} \] 此处 \(S[k+1]\cdots S[i]\) 是指从位置 `k + 1` 开始到 `i` 结束这一段连续子串所表示的整数[^2]。 ```python def max_product(n, s, k): # 初始化 DP table 和辅助变量 dp = [[0] * (k + 1) for _ in range(n)] # 设置基础情形下的值 for i in range(1, n + 1): num_str = int(s[:i]) dp[i - 1][0] = num_str # 动态规划填表过程 for cnt_mul in range(1, min(k, n - 1) + 1): # 控制乘号的数量 for end_pos in range(cnt_mul, n): # 当前考察序列结尾处索引 temp_max = float('-inf') for split_point in range(end_pos): product_part = int(s[split_point + 1 : end_pos + 1]) current_val = dp[split_point][cnt_mul - 1] * product_part if current_val > temp_max: temp_max = current_val dp[end_pos][cnt_mul] = temp_max return str(dp[-1][-1]) # 示例调用函数 n = 5 s = "9876" k = 2 print(max_product(n, s, k)) ``` 此代码片段实现了上述提到的状态转移逻辑,并针对给定输入参数进行了测试验证。
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