uva 825(dp)

本文介绍了一种利用动态规划求解带障碍物的图中从左上角到右下角最短路径数量的方法。通过逐行读取障碍物位置并采用DP算法更新路径数量,最终得出所有可能路径的数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题意:一个图上有一些障碍物,问从左上角到右下角的最短路有几条。

题解:dp思路很简单,在一个可以走的点把他上方和左边的路径数量加到自己身上,主要是输入的处理比较麻烦,需要用读字符的方式读入障碍物的位置。

#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#include <string.h>
const int N = 1005;
int t, row, col, m[N][N], f[N][N];

int main() {
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		scanf("%d%d", &row, &col);
		memset(m, 0, sizeof(m));
		memset(f, 0, sizeof(f));
		int temp1, temp2;
		char c;
		for (int i = 0; i < row; i++) {
			scanf("%d", &temp1);
			temp2 = 0;
			while ((c = getchar()) == ' ');
			if (c != '\n') {
				while (1) {
					if (isdigit(c))
						temp2 = temp2 * 10 + c - '0';
					else if (c == ' ') {
						if (temp2 != 0) {
							m[temp1][temp2] = 1;
							temp2 = 0;
						}
					}
					else if (c == '\n') {
						if (temp2 != 0) {
							m[temp1][temp2] = 1;
							temp2 = 0;
						}
						break;
					}
					c = getchar();	
				}
			}
		}
		f[1][1] = 1;
		for (int i = 1; i <= row; i++)
			for (int j = 1; j <= col; j++)
				if (!m[i][j])
					f[i][j] += f[i - 1][j] + f[i][j - 1];
		printf("%d\n", f[row][col]);
		if (t)
			printf("\n");
	}
	return 0;
}

### 问题分析 UVA12099 **The Bookcase** 是一个典型的动态规划问题,涉及将多个书籍放入书架,要求最小化书架的总高度。问题的核心是: - 给定一组书籍,每个书籍具有固定的宽度和高度。 - 书架的宽度有限,书籍必须按照顺序放置,且每层书架的总宽度不能超过限制。 - 每层书架的高度是该层中所有书籍的最大高度。 - 任务是安排书籍的分布,使得书架的总高度最小化。 ### 动态规划思路 该问题可以通过动态规划求解。定义状态 `dp[i]` 表示前 `i` 本书的最小总高度。 为了优化状态转移,可以使用如下策略: - 预处理计算每本书到另一本书之间的最大高度。 - 状态转移方程为: `dp[i] = min(dp[j] + max_height(j+1..i))`,其中 `j < i` 且 `sum_width(j+1..i) <= shelf_width`。 ### C++ 实现 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <climits> using namespace std; int minTotalHeight(const vector<int>& heights, const vector<int>& widths, int shelfWidth) { int n = heights.size(); vector<int> dp(n + 1, 0); // dp[i] 表示前i本书的最小总高度 dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { int max_height = 0; int total_width = 0; dp[i] = INT_MAX; for (int j = i - 1; j >= 0; --j) { total_width += widths[j]; if (total_width > shelfWidth) break; max_height = max(max_height, heights[j]); dp[i] = min(dp[i], dp[j] + max_height); } } return dp[n]; } int main() { // 示例输入 vector<int> heights = {3, 4, 2}; vector<int> widths = {6, 5, 8}; int shelfWidth = 10; int result = minTotalHeight(heights, widths, shelfWidth); cout << "Minimum total shelf height: " << result << endl; return 0; } ``` ### 实现说明 - `heights` 和 `widths` 分别表示每本书的高度和宽度。 - `shelfWidth` 是书架的宽度限制。 - `dp[i]` 记录了前 `i` 本书的最小总高度。 - 内层循环用于尝试不同的分段方式,计算当前层的最大高度,并更新 `dp[i]`。 ### 时间复杂度 - 该算法的时间复杂度为 $O(n^2)$,其中 $n$ 是书籍的数量。 - 对于较小的数据规模(如 $n \leq 1000$),该算法可以高效运行。 ### 优化思路 - 如果书籍数量较大,可以考虑使用单调队列或分治优化动态规划。 - 预处理 `max_height` 和 `total_width` 可以进一步优化性能。
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