HDU-2571命运

本文介绍了一种基于动态规划的迷宫寻径算法,旨在帮助角色在限制时间内找到通往终点的最佳路径,并最大化沿途获得的幸运值。文章通过具体实例详细解析了算法的设计思路与实现过程。

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

Problem Description
穿过幽谷意味着离大魔王lemon已经无限接近了!
可谁能想到,yifenfei在斩杀了一些虾兵蟹将后,却再次面临命运大迷宫的考验,这是魔王lemon设下的又一个机关。要知道,不论何人,若在迷宫中被困1小时以上,则必死无疑!
可怜的yifenfei为了去救MM,义无返顾地跳进了迷宫。让我们一起帮帮执着的他吧!
命运大迷宫可以看成是一个两维的方格阵列,如下图所示:

yifenfei一开始在左上角,目的当然是到达右下角的大魔王所在地。迷宫的每一个格子都受到幸运女神眷恋或者痛苦魔王的诅咒,所以每个格子都对应一个值,走到那里便自动得到了对应的值。
现在规定yifenfei只能向右或者向下走,向下一次只能走一格。但是如果向右走,则每次可以走一格或者走到该行的列数是当前所在列数倍数的格子,即:如果当前格子是(x,y),下一步可以是(x+1,y),(x,y+1)或者(x,y*k) 其中k>1。
为了能够最大把握的消灭魔王lemon,yifenfei希望能够在这个命运大迷宫中得到最大的幸运值。
 

 

Input
输入数据首先是一个整数C,表示测试数据的组数。
每组测试数据的第一行是两个整数n,m,分别表示行数和列数(1<=n<=20,10<=m<=1000);
接着是n行数据,每行包含m个整数,表示n行m列的格子对应的幸运值K ( |k|<100 )。
 

 

Output
请对应每组测试数据输出一个整数,表示yifenfei可以得到的最大幸运值。
 

 

Sample Input
1 3 8 9 10 10 10 10 -10 10 10 10 -11 -1 0 2 11 10 -20 -11 -11 10 11 2 10 -10 -10
 

 

Sample Output
52

思路:
简单经典的DP
对于要被DP的元素,线性的或者二维表,我们是从头扫到尾的,这个顺序是从前往后的是为了给后面的点做铺垫,但是对于每一次的扫描,我们是要刷新已有的那些点,这时候只有向前看才能真正的实现“做铺垫”。
对于这题而言,每一次的扫描,我们从可能从dp[i-1][j],dp[i][j-1],dp[i][j/k]这些可能的点中取得最大的值,然后更新当前的点
有一点要注意的是为了良好的拓展性,我们要将第一行和第一列都纳入到for循环中去,而这样的做的前提是把第0行和第0列都置为-INF
想明白了一个问题,就是在一开始的时候为什么要把dp[0][1]和dp[1][0]都设置为0,是为了让dp[1][1]在for循环中能求得正确的答案,我们也可以直接手动的设置它的初始值。对于这些特殊的值(第一行,第一列),我们要单独的拿出来考虑,即如果考虑到特殊值的同时也考虑到了扩展性,我们就要仔细的设置好默认值。

#include <iostream>
#include <cstring>
#define MAX 1007
#define INF 65535
#define max(a,b) (a)>(b)?(a):(b)
using namespace std;

int G[27][MAX];
int dp[27][MAX];

int main()
{
    int n,m;
    int T;
    cin>>T;
    while(T--)
    {
        cin>>n>>m;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
            for(int j = 1;j <= m;j++) {
                cin>>G[i][j];
                dp[i][j] = -INF;
            }
        for(int i = 0;i <= m;i++)
            dp[0][i] = -INF;
        for(int i = 0;i <= n;i++)
            dp[i][0] = -INF;
        dp[0][1]=dp[1][0]=0;
        //dp[1][1] = G[1][1];
        for(int i = 1;i <= n;i++)
            for(int j = 1;j <= m;j++) {
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
                for(int k = 2;k <= m;k++) {
                    if(j%k==0)
                        dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i][j/k]);
                }
                dp[i][j] += G[i][j];
            }
        cout<<dp[n][m]<<endl;
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/immortal-worm/p/5150565.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/abbae039bf2a 在 Android 开发中,Fragment 是界面的一个模块化组件,可用于在 Activity 中灵活地添加、删除或替换。将 ListView 集成到 Fragment 中,能够实现数据的动态加载与列表形式展示,对于构建复杂且交互丰富的界面非常有帮助。本文将详细介绍如何在 Fragment 中使用 ListView。 首先,需要在 Fragment 的布局文件中添加 ListView 的 XML 定义。一个基本的 ListView 元素代码如下: 接着,创建适配器来填充 ListView 的数据。通常会使用 BaseAdapter 的子类,如 ArrayAdapter 或自定义适配器。例如,创建一个简单的 MyListAdapter,继承自 ArrayAdapter,并在构造函数中传入数据集: 在 Fragment 的 onCreateView 或 onActivityCreated 方法中,实例化 ListView 和适配器,并将适配器设置到 ListView 上: 为了提升用户体验,可以为 ListView 设置点击事件监听器: 性能优化也是关键。设置 ListView 的 android:cacheColorHint 属性可提升滚动流畅度。在 getView 方法中复用 convertView,可减少视图创建,提升性能。对于复杂需求,如异步加载数据,可使用 LoaderManager 和 CursorLoader,这能更好地管理数据加载,避免内存泄漏,支持数据变更时自动刷新。 总结来说,Fragment 中的 ListView 使用涉及布局设计、适配器创建与定制、数据绑定及事件监听。掌握这些步骤,可构建功能强大的应用。实际开发中,还需优化 ListView 性能,确保应用流畅运
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