【Luogu1217】[USACO1.5]数字三角形(数塔问题) ——动态规划基础

本文介绍了一种解决数塔路径最大和问题的方法,通过动态规划实现,包括递归、记忆化递归到递推的优化过程,并给出了两种不同的代码实现。

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markdown好像炸了 不管了懒得改能看懂就行233

算了吧良心一点改好了

有形如图所示的数塔,从顶部出发,在每一结点可以选择向左走或是向右走,一起走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。

1386050-20180425185931365-227756776.png

请无视优快云的水印

要求输出最大和

接下来,我们来分析一下解题思路:

用二维数组来存放数字三角形

我们用\(D(r,j)\)来表示第\(r\) 行第\(j\)个数字(\(r,j\)\(1\)开始算)

我们用\(f(r,j)\)表示从\(D(r,j)\)到底边的各条路径中,最佳路径的数字之和。

因此,此题的最终问题就变成了求\(f(1,1)\)

\(D(r,j)\)出发,下一步只能走\(D(r+1,j)\)或者\(D(r+1,j+1)\)。故对于\(N\)行的三角形,我们可以写出如下的递归式:

if(r==N)                
    f(r,j)=D(r,j)  
else      
    f(r,j)=max{f(r+1,j),f(r+1,j+1)}+D(r,j) 

然而很明显递归不是正解 会超时。因为我们对同一点重复递归了多次,时间复杂度\(O(n^2)\)

很容易想到记忆化递归。

代码:

#include <iostream>  
#include <algorithm> 
using namespace std;
#define MAX 101
int D[MAX][MAX],n,f[MAX][MAX];
int work(int i,int j){      
    if(f[i][j])
        return f[i][j];
    if(i==n)
        f[i][j]=D[i][j];
    else{
        int x=work(i+1,j);       
        int y=work(i+1,j+1);       
        f[i][j]=max(x,y)+D[i][j];     
    }     
    return f[i][j]; 
} 
int main(){    
    int i,j;    
    cin>>n;    
    for(i=1;i<=n;i++)   
        for(j=1;j<=i;j++) {       
            cin>>D[i][j];       
            f[i][j]=-1;   
        }    
    cout<<work(1,1)<<endl;
    return 0;
} 

$ AC $撒花!

——————————————————分割线————————————————————

另一种做法就是爆搜啦!

当然要用记忆化搜索。

这里不再赘述。

——————————————————分割线————————————————————

我们并不能满足于这样的代码,因为递归总是需要使用大量堆栈上的空间,很容易造成栈溢出,我们现在就要考虑如何把递归转换为递推。

我们首先需要计算的是最后一行,因此可以把最后一行直接写出,如下图:

1386050-20180425190249817-692287986.png

现在开始分析倒数第二行的每一个数,现分析数字2,2可以和最后一行4相加,也可以和最后一行的5相加,但是很显然和5相加要更大一点,结果为7,我们此时就可以将7保存起来,然后分析数字7,7可以和最后一行的5相加,也可以和最后一行的2相加,很显然和5相加更大,结果为12,因此我们将12保存起来。以此类推。我们可以得到下面这张图:

1386050-20180425190328576-939561582.png

然后按同样的道理分析倒数第三行和倒数第四行,最后分析第一行,我们可以依次得到如下结果:

1386050-20180425190417903-1930001287.png

1386050-20180425190428810-365327427.png

容易写出代码

#include<iostream>
using namespace std;
int n, d[100][100];
int main(){
    cin>>n;
    for(int i=1; i<=n; i++)
        for(int j=1; j<=i; j++)
            cin>>d[i][j];
    for(int i=n-1; i>0; i--)
        for(int j=1; j<=i; j++)
            d[i][j]=d[i][j]+max(d[i+1][j], d[i+1][j+1]);
    cout<<"max="<<d[1][1]<<endl;
    return 0;
}

我们仍然可以继续优化,而这个优化当然是对于空间进行优化,其实完全没必要用二维数组存储每一个\(f(r,j)\),只要从底层一行行向上递推,那么只要一维数组\(d[100]\)即可,即只要存储一行的值就可以。

一维数组优化:

1386050-20180425190725737-283459419.png

1386050-20180425190734770-1484405851.png

1386050-20180425190750471-370779066.png

1386050-20180425190800168-1254039876.png

1386050-20180425190812418-95837284.png

1386050-20180425190819209-1798303375.png

#include<iostream>  
using namespace std; 
#define MAX 101  
int d[MAX][MAX],n,* f; 
int main(){    
    int i,j;    
    cin>>n;    
    for(i=1;i<=n;i++)   
        for(j=1;j<=i;j++)        
            cin>>d[i][j];
    f=d[n];//f是指针 等价于数组
    for(i=n-1;i>=1;i--)     
        for(j=1;j<=i;j++)       
            f[j]=max(f[j],f[j+1])+d[i][j];    
    cout<<f[1];
        return 0;
}

$ AC $撒花!

部分内容及图片来自教你彻底学会动态规划——入门篇

转载于:https://www.cnblogs.com/pushinl/p/8943882.html

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