石子合并问题 -- 任意版

本文探讨了将多堆石子合并成一堆的最优化问题,通过哈夫曼编码的变形,利用贪心算法求解最优解。详细介绍了算法实现步骤,包括数据结构选择、排序策略及输出结果的计算过程。

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        有N堆石子,现要将石子有序的合并成一堆,规定如下:每次只能移动任意的2堆石子合并,合并花费为将的一堆石子的数量。设计一个算法,将这N堆石子合并成一堆的总花费最小(或最大)。

此类问题比较简单,就是哈夫曼编码的变形,用贪心算法即可求得最优解。即每次选两堆最少的,合并成新的一堆,直到只剩一堆为止。证明过程可以参考哈夫曼的证明过程。

       代码如下:

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <deque>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Node
{
	int key;
	Node* left;
	Node* right;
	Node(){left=0;right=0;}
};

deque<Node*>forest;
ifstream fin("in.txt");
static int min = 0;

bool compare(Node* a,Node* b)
{
	return a->key < b->key;    //求最小组合
	//return a->key > b->key;  //求最大组合
} 

void print(Node *head)
{
	if(head->left)
	{
		cout<<head->key<<"  ";
		print(head->left);
		print(head->right);
		min=min+head->key;
	}
	return;
}

int main()
{
	int n;
	fin>>n;
	Node *p;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		p=new Node;
		fin>>p->key;
		forest.push_back(p);
	}

/*	//反向迭代器 逆序输出 也可用来求最大值
	deque<Node*>::reverse_iterator rit;
	rit = forest.rbegin();

	for(i=0;i<n;i++)
	{
		cout<<" - "<<rit[i]->key<<endl;
	}
*/
	for(i=0;(i<n) && (forest.size()>1);i++)
	{	
		sort(forest.begin(),forest.end(),compare);
		p = new Node;
		p->key = forest[0]->key  + forest[1]->key;
		p->left = forest[0];
		p->right = forest[1];
		forest.pop_front();
		forest.pop_front();
		forest.push_back(p);
	}
	p = forest.front();
	print(p);
	cout<<endl<<"min:"<<min<<endl;
	
	return 0;
}

输入文件: in.txt 

10
2 4 5 6 4 10 3 6 8 1


输出结果:

49  21  11  28  12  6  3  16  8
min:154
Press any key to continue

### 动态规划解决石子合并问题 #### 定义状态变量 设 `dp[i][j]` 表示将第 `i` 到第 `j` 石子合并所需的最小代价。为了计算这个值,需要考虑所有可能的分割位置 `k` (其中 `i ≤ k < j`) 将区间 `[i, j]` 划分为两个更小的子区间 `[i, k]` 和 `[k+1, j]` 进行合并。 #### 初始化边界条件 当只有一个元素时,不需要任何操作来合并它们,因此初始化为零: ```python for i in range(n): dp[i][i] = 0 ``` #### 状态转移方程 对于任意一段连续的石子 `(i,j)` ,假设其间的某个位置 `k` 是最佳断点,则有: \[ \text{sum}(i, j) = \sum_{m=i}^{j}\text{pile}[m]\] \[ dp[i][j]=min(dp[i][j],dp[i][k]+dp[k+1][j]+\text{sum}(i,j)) \quad \forall i≤k<j \] 这里 `\text{sum}(i,j)` 计算从索引 `i` 到 `j` 的所有石子数量之和[^1]。 #### Python代码实现 下面是一个完整的Python程序用于找到最小化总成本的方法来合并所有的石头: ```python def min_stone_merge_cost(piles): n = len(piles) # Precompute prefix sums to get sum(i, j) efficiently. pre_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): pre_sum[i] = pre_sum[i - 1] + piles[i - 1] # Initialize DP table with zeros. dp = [[0] * n for _ in range(n)] # Fill the DP table bottom-up manner. for length in range(2, n + 1): # Subarray lengths from 2 to N for start in range(n - length + 1): end = start + length - 1 dp[start][end] = float('inf') for mid in range(start, end): cost = dp[start][mid] + dp[mid + 1][end] + \ pre_sum[end + 1] - pre_sum[start] if cost < dp[start][end]: dp[start][end] = cost return dp[0][-1] if __name__ == "__main__": stones = [4, 1, 3, 8, 7] print(f"The minimum merge cost is {min_stone_merge_cost(stones)}") ``` 此函数接受一个列表参数 `piles`,表示每一石子数量,并返回将这些石子全部合并且使总的合并开销最少所需的成本。
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