hdu City Game

本文探讨了HDU平台上的相似题目,并通过使用动态规划数组来解决矩形高度的问题。通过实例演示,解释了如何将问题转化为HDU1506题目的解决方法。

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

做这题之前建议做一下hdu1506题,两道题是极度相似的题,不同的是这个要处理的是m行,所以可以用一个dp[][]数组存储矩形的高度,之后就变成hdu1506了。

例如测试样例:
0 1 1 1 1 1                                               0 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1           (F=1,R=0,方便求和)       1 2 2 2 2 2
0 0 0 1 1 1           转化完就是右边矩阵           0 0 0 3 3 3
1 1 1 1 1 1                                               1 1 1 4 4 4
1 1 1 1 1 1                                               2 2 2 5 5 5
同样转移方程式:l[i]=l[l[i]-1],r[i]=r[r[i]-1];
#include"iostream"
#include"stdio.h"
#include"algorithm"
#include"string.h"
#include"cmath"
#include"queue"
#define mx 1010
using namespace std;
__int64 dp[mx][mx];
__int64 l[mx],r[mx],m,n,k,i,j,temp,ans;
char ch;
int main()
{
    cin>>k;
    while(k--)
    {
        cin>>m>>n;
        getchar();
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                cin>>ch;
                if(ch=='R') dp[i][j]=0;
                else dp[i][j]=1;
                getchar();
            }
        }
        for(i=2;i<=m;i++)
        {
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                if(dp[i][j]!=0) dp[i][j]=dp[i-1][j]+1;
            }
        }
        ans=0;
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            dp[i][0]=dp[i][n+1]=-1;
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                l[j]=r[j]=j;
            }
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                while(dp[i][l[j]-1]>=dp[i][j]&&dp[i][j]!=0)
                    l[j]=l[l[j]-1];
            }
            for(j=n;j>=1;j--)
            {
                while(dp[i][r[j]+1]>=dp[i][j]&&dp[i][j]!=0)
                    r[j]=r[r[j]+1];
            }
            for(j=1;j<=n;j++)
            {
                temp=dp[i][j]*(r[j]-l[j]+1);
                if(temp>ans) ans=temp;
            }
        }
        cout<<ans*3<<endl;
    }
    return 0;
}
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转载于:https://www.cnblogs.com/acm-jing/p/4409045.html

电动汽车数据集:2025年3K+记录 真实电动汽车数据:特斯拉、宝马、日产车型,含2025年电池规格和销售数据 关于数据集 电动汽车数据集 这个合成数据集包含许多品牌和年份的电动汽车和插电式车型的记录,捕捉技术规格、性能、定价、制造来源、销售和安全相关属性。每一行代表由vehicle_ID标识的唯一车辆列表。 关键特性 覆盖范围:全球制造商和车型组合,包括纯电动汽车和插电式混合动力汽车。 范围:电池化学成分、容量、续航里程、充电标准和速度、价格、产地、自主水平、排放、安全等级、销售和保修。 时间跨度:模型跨度多年(包括传统和即将推出的)。 数据质量说明: 某些行可能缺少某些字段(空白)。 几个分类字段包含不同的、特定于供应商的值(例如,Charging_Type、Battery_Type)。 各列中的单位混合在一起;注意kWh、km、hr、USD、g/km和额定值。 列 列类型描述示例 Vehicle_ID整数每个车辆记录的唯一标识符。1 制造商分类汽车品牌或OEM。特斯拉 型号类别特定型号名称/变体。型号Y 与记录关联的年份整数模型。2024 电池_类型分类使用的电池化学/技术。磷酸铁锂 Battery_Capacity_kWh浮充电池标称容量,单位为千瓦时。75.0 Range_km整数表示充满电后的行驶里程(公里)。505 充电类型主要充电接口或功能。CCS、NACS、CHAdeMO、DCFC、V2G、V2H、V2L Charge_Time_hr浮动充电的大致时间(小时),上下文因充电方法而异。7.5 价格_USD浮动参考车辆价格(美元).85000.00 颜色类别主要外观颜色或饰面。午夜黑 制造国_制造类别车辆制造/组装的国家。美国 Autonomous_Level浮点自动化能力级别(例如0-5),可能包括子级别的小
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