数塔 - HDU 2084 水题dp

本文介绍如何使用动态规划算法解决数塔问题,通过从下到上的递推过程找到从顶层到底层的最大数字和路径。

数塔

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 21424    Accepted Submission(s): 12887


Problem Description
在讲述DP算法的时候,一个经典的例子就是数塔问题,它是这样描述的:

有如下所示的数塔,要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?

已经告诉你了,这是个DP的题目,你能AC吗?
 

Input
输入数据首先包括一个整数C,表示测试实例的个数,每个测试实例的第一行是一个整数N(1 <= N <= 100),表示数塔的高度,接下来用N行数字表示数塔,其中第i行有个i个整数,且所有的整数均在区间[0,99]内。
 

Output
对于每个测试实例,输出可能得到的最大和,每个实例的输出占一行。
 

Sample Input
1 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5
 

Sample Output
30
 

思路:从下往上比较好写。

AC代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[110][110],num[110][110];
int main()
{ int t,n,i,j,k;
  scanf("%d",&t);
  while(t--)
  { scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
     for(j=1;j<=i;j++)
      scanf("%d",&num[i][j]);
    for(i=1;i<=n;i++)
     dp[n][i]=num[n][i];
    for(i=n-1;i>=1;i--)
     for(j=1;j<=i;j++)
      dp[i][j]=num[i][j]+max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]);
    printf("%d\n",dp[1][1]);
  }
}




内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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