POJ-3280 Cheapest Palindrome 【区间DP】

本文探讨了如何通过增加或删除字符将一个给定的字符串转换为回文串的算法问题,采用动态规划方法,详细解析了计算最小代价的思路与实现过程。

题目传送门

题目:

给定一个字符串S及其长度M与S所含有的字符种数N(最多26种小写字母),然后给定这N种字母Add与Delete的代价,求将S变为回文串的最小代价和。

题解:

对字符的增加或删除效果是一样的,所以我们只需要考虑增加或删除字符的最小代价,设dp[i][j]代表区间i到j的字符变为回文字符串的最小代价。若a[i]=a[j],则dp[i][j]=dp[i+1][j-1];若a[i]!=a[j],则dp[i][j]=min(dp[i+1][j]+vis[a[i]],dp[i][j-1]+vis[a[j]])。

AC代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <map>
#include <set>
using namespace std;
#define io ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0)
#define ms(arr) memset(arr,0,sizeof(arr))
#define inf 0x3f3f3f
typedef long long ll;
const int mod=1e9+7;
const int maxn=2e3+7;
int n,m;
string a;
int vis[30];//保存修改字符c的最小代价
int dp[maxn][maxn];
int main()
{
    io;
    cin>>n>>m;
    cin>>a;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        char z;
        int x,y;
        cin>>z>>x>>y;
        vis[z-'a']=min(x,y);
    }
    for(int i=1; i<m; i++)
    {
        for(int j=i-1; j>=0; j--)
        {
            dp[j][i]=inf;
            //维护将区间[j,i]变为回文串的最小代价
            if(a[i]==a[j])
                dp[j][i]=dp[j+1][i-1];
            else
                dp[j][i]=min(dp[j+1][i]+vis[a[j]-'a'],dp[j][i-1]+vis[a[i]-'a']);
        }
    }
    cout<<dp[0][m-1]<<endl;
    return 0;
}

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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