区间DP UVA 10739 String to Palindrome

本文讨论了如何通过插入、删除、替换操作将任意字符串转换为回文串,并利用区间DP解决此问题。

 

题目传送门

 1 /*
 2     题意:三种操作,插入,删除,替换,问最少操作数使得字符串变成回文串
 3     区间DP:有一道类似的题,有点不同的是可以替换,那么两端点不同的时候可以替换掉一个后成回文,
 4             即dp[j+1][k-1] + 1,还有这道题没有要求打印
 5 */
 6 /************************************************
 7 * Author        :Running_Time
 8 * Created Time  :2015-8-17 15:45:22
 9 * File Name     :UVA_10739.cpp
10  ************************************************/
11 
12 #include <cstdio>
13 #include <algorithm>
14 #include <iostream>
15 #include <sstream>
16 #include <cstring>
17 #include <cmath>
18 #include <string>
19 #include <vector>
20 #include <queue>
21 #include <deque>
22 #include <stack>
23 #include <list>
24 #include <map>
25 #include <set>
26 #include <bitset>
27 #include <cstdlib>
28 #include <ctime>
29 using namespace std;
30 
31 #define lson l, mid, rt << 1
32 #define rson mid + 1, r, rt << 1 | 1
33 typedef long long ll;
34 const int MAXN = 1e3 + 10;
35 const int INF = 0x3f3f3f3f;
36 const int MOD = 1e9 + 7;
37 int dp[MAXN][MAXN];
38 char str[MAXN];
39 
40 int work(void) {
41     memset (dp, 0, sizeof (dp));
42     int len = strlen (str);
43     for (int i=2; i<=len; ++i)  {
44         for (int j=0; j+i-1<len; ++j)   {
45             int k = j + i - 1;
46             int &res = dp[j][k] = INF;
47             if (str[j] == str[k])   res = dp[j+1][k-1];
48             res = min (res, min (dp[j+1][k], min (dp[j][k-1], dp[j+1][k-1])) + 1);
49         }
50     }
51     return dp[0][len-1];
52 }
53 
54 int main(void)    {     //UVA 10739 String to Palindrome
55     int T, cas = 0;  scanf ("%d", &T);
56     while (T--) {
57         scanf ("%s", str);
58         printf ("Case %d: %d\n", ++cas, work ());
59     }
60 
61     return 0;
62 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Running-Time/p/4736878.html

<think>首先,用户要求我根据提供的系统级指令来回答。指令包括: 1. 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 2. 独立公式必须使用 $$...$$ 格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如 [^1]。 用户查询是:“请问区间动态规划详解 包括原理实现和应用示例” 用户意图是希望获得关于区间动态规划(区间DP)的详细解释,包括原理、实现方法以及应用场景或示例。 在引用中,有关于动态规划的信息: - 引用[1]:动态规划详解,包括基本要素、优缺点、注意事项等。 - 引用[2]:动态规划可以用于解决各种优化问题,分为自顶向下和自底向上两种解法。 - 引用[3]:高频区间求和的例子,使用前缀和。 - 引用[4]:线性DP详解,包括经典类型如单串、双串、矩阵线性DP。 用户提到“区间动态规划”,这应该是动态规划的一种类型,专门处理涉及区间的问题,比如在数组或序列上定义区间。 在动态规划中,区间DP通常用于解决子序列或子数组问题,比如最长回文子序列、矩阵连乘等。 我需要构建回答: - 结构清晰:帮助用户逐步解决问题。 - 保证真实可靠:基于标准算法知识。 - 使用中文。 - 添加数学表达式:行内用 $...$,独立公式用 $$...$$。 - 生成相关问题。 - 添加引用标识:在引用的段落末尾加 [^n]。 引用来自提供的文本,所以我应该基于这些引用。引用[4]提到了线性DP,包括单串、双串、矩阵等,但区间DP可能是一种子类型。 在标准算法中,区间DP是动态规划的一种,其中状态由区间定义,如 $dp[i][j]$ 表示从索引 i 到 j 的区间。 例如,经典问题:矩阵连乘、最长回文子序列。 回答结构: 1. **引言**:介绍区间动态规划是什么。 2. **原理**:解释区间DP的基本思想和原理。 3. **实现方法**:包括状态定义、状态转移方程、初始化、边界条件。 4. **应用示例**:给出一个或多个例子,如矩阵连乘问题或最长回文子序列。 5. **优缺点**:简要讨论区间DP的优缺点。 6. **总结**。 7. **相关问题**:生成相关问题。 在引用中,有关于动态规划的一般信息,所以我可以在解释时引用它们。 例如,引用[1]提到最优子结构、无后效性等,这些适用于区间DP。 引用[4]讨论线性DP区间DP可能属于线性DP的一种,因为状态通常是一维或二维的。 在实现部分,使用代码示例,如Python代码。 最后,生成相关问题。 确保LaTeX正确:行内数学如 $dp[i][j]$,独立公式如状态转移方程。 添加引用:例如,在提到动态规划基本要素时,加 [^1]。 现在,草拟回答大纲: - **区间动态规划简介** - 定义:区间DP是一种动态规划技术,用于解决涉及序列或数组上区间的问题。状态通常定义为 $dp[i][j]$,表示从位置 i 到 j 的区间的最优解或某些属性。 - **原理** - 基于动态规划的基本要素:最优子结构、无后效性、子问题重叠 [^1]。 - 具体到区间DP:问题可以被分解为子区间,状态转移依赖于更小的区间。 - **实现方法** - 状态定义:$dp[i][j]$ 表示区间 [i, j] 的解。 - 状态转移方程:根据问题不同,方程也不同。例如,对于矩阵连乘:$dp[i][j] = \min_{i \leq k < j} \{ dp[i][k] + dp[k+1][j] + cost(i,k,j) \}$。 - 初始化:通常 $dp[i][i]$ 是已知的。 - 边界条件:处理 i > j 的情况。 - 计算顺序:自底向上,从小区间到大区间;或自顶向下带记忆化。 - 代码示例:用Python实现一个经典问题。 - **应用示例** - 示例1:矩阵连乘问题 – 最小乘法次数。 - 示例2:最长回文子序列 – 最长回文子序列长度。 - 其他应用:如石子合并问题。 - **优缺点** - 优点:高效解决重叠子问题。 - 缺点:空间复杂度高,为 $O(n^2)$ 对于二维状态。 - **总结** - **相关问题** 生成相关问题,如: 1. 区间动态规划与线性DP的区别是什么? 2. 如何优化区间DP的空间复杂度? 3. 区间DP在哪些实际场景中有应用? 4. 能否给出一个区间DP的代码实现? 确保回答真实可靠:基于标准算法知识,如CLRS书或LeetCode常见问题。 现在,写回答。</think>### 区间动态规划详解 区间动态规划(Interval Dynamic Programming,简称区间DP)是动态规划的一种重要类型,专门用于解决涉及序列或数组上区间(即连续子序列)的优化问题。其核心思想是将问题分解为子区间,并通过状态转移方程逐步求解更大区间的最优解。区间DP广泛应用于计算机科学、运筹学等领域,如矩阵连乘、最长回文子序列等问题。下面,我将从原理、实现方法到应用示例逐步解释,确保内容清晰可靠。解释基于动态规划的基本要素(如最优子结构和无后效性)[^1],并结合实际示例。 --- ### 一、区间动态规划的原理 区间DP的原理基于动态规划的通用框架,但特别强调以区间为状态单位。关键点包括: - **最优子结构**:问题的最优解包含其子区间的最优解。例如,在矩阵连乘问题中,整体最小乘法次数依赖于子链的最小乘法次数[^1]。 - **无后效性**:当前状态仅依赖于更小区间的状态,不受未来状态影响。这确保了状态转移的可行性[^1]。 - **子问题重叠**:在计算不同区间时,子问题会被重复计算,DP通过存储中间结果(记忆化)避免重复计算[^1]。 - **状态定义**:区间DP通常使用二维状态数组 $dp[i][j]$,其中 $i$ 和 $j$ 表示区间的起始和结束索引($i \leq j$)。$dp[i][j]$ 存储区间 $[i, j]$ 的最优值(如最小值、最大值或特定属性)。 - **状态转移**:转移方程依赖于将区间划分为子区间。一般形式为: $$dp[i][j] = \min \text{ 或 } \max_{k \in [i, j-1]} \{ \text{cost} + dp[i][k] + dp[k+1][j] \}$$ 其中 $k$ 是分割点,$\text{cost}$ 是合并子区间的代价。这种“分治”思想是区间DP的核心。 - **适用场景**:适用于问题可被分解为连续子区间的情况,如序列上的回文检测或资源分配问题[^4]。 区间DP与线性DP(如单串或双串DP)的区别在于:线性DP状态通常基于单点(一维状态),而区间DP状态基于区间(二维状态),处理更复杂的依赖关系[^4]。 --- ### 二、实现方法 实现区间DP需遵循标准步骤:状态定义、转移方程、初始化、边界处理和计算顺序。一般采用自底向上迭代法(高效)或自顶向下记忆化搜索(易实现)。下面以Python代码示例说明。 #### 步骤详解: 1. **状态定义**:定义二维数组 $dp[i][j]$,大小通常为 $n \times n$($n$ 是序列长度)。$dp[i][j]$ 表示区间 $[i, j]$ 的解。 2. **状态转移方程**:根据问题设计方程。常见形式是遍历分割点 $k$,计算合并代价。 3. **初始化**:对小区间(如 $i = j$)直接赋值,例如 $dp[i][i] = 0$ 或已知值。 4. **边界条件**:处理 $i > j$ 的情况(通常设为无效值或0)。 5. **计算顺序**:自底向上时,先计算短区间,再逐步扩展到长区间。顺序为:从长度 $len = 1$ 开始,到 $len = n$。 6. **时间复杂度**:一般为 $O(n^3)$,因为两层循环遍历区间,内层遍历分割点;空间复杂度 $O(n^2)$[^2]。 #### 代码示例:矩阵连乘问题 问题描述:给定矩阵链 $A_1, A_2, \dots, A_n$,其中矩阵 $A_i$ 的维度为 $p_{i-1} \times p_i$。求最小乘法次数。例如,矩阵链维度为 $[10, 20, 30, 40]$,表示三个矩阵(10×20, 20×30, 30×40)。 状态定义: - $dp[i][j]$:计算矩阵链 $A_i$ 到 $A_j$ 的最小乘法次数。 - 转移方程:$dp[i][j] = \min_{i \leq k < j} \{ dp[i][k] + dp[k+1][j] + p_{i-1} \times p_k \times p_j \}$,其中 $p_{i-1} \times p_k \times p_j$ 是合并子链的代价。 Python实现: ```python def matrix_chain_order(p): n = len(p) - 1 # 矩阵个数 dp = [[0] * n for _ in range(n)] # 初始化dp表,大小为n x n # 初始化小区间:当i=j时,单个矩阵乘法次数为0 for i in range(n): dp[i][i] = 0 # 自底向上计算:长度len从2到n(区间长度) for length in range(2, n + 1): # length表示区间长度 for i in range(n - length + 1): # 起始索引i j = i + length - 1 # 结束索引j dp[i][j] = float('inf') # 初始化为无穷大 # 遍历分割点k for k in range(i, j): cost = p[i] * p[k + 1] * p[j + 1] # 合并代价 # 更新最小值 dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + cost) return dp[0][n - 1] # 返回整个链的最小乘法次数 # 示例:矩阵链维度 [10, 20, 30, 40],表示三个矩阵 p = [10, 20, 30, 40] print("最小乘法次数:", matrix_chain_order(p)) # 输出:最小乘法次数: 18000 ``` - **解释**:代码先初始化 $dp[i][i] = 0$(单个矩阵),然后从长度2开始,计算每个区间的最小值。例如,当 $i=0, j=1$,计算 $k=0$ 时的合并代价。时间复杂度 $O(n^3)$,空间 $O(n^2)$。 - **优化提示**:对于大 $n$,可使用记忆化搜索(自顶向下)或滚动数组减少空间开销[^2][^4]。 --- ### 三、应用示例 区间DP适用于多种序列优化问题。以下是两个经典示例: #### 示例1:矩阵连乘问题(如上代码) - **问题**:给定矩阵链,求最小乘法次数。 - **原理**:利用最优子结构,将大区间分解为子链合并。 - **应用场景**:计算机图形学中的矩阵运算优化[^4]。 #### 示例2:最长回文子序列(Longest Palindromic Subsequence, LPS) 问题描述:给定字符串 $s$,求最长回文子序列的长度(子序列不要求连续,但需回文)。例如,$s = "bbbab"$,最长回文子序列为 "bbbb"(长度4)。 状态定义: - $dp[i][j]$:子串 $s[i..j]$ 的最长回文子序列长度。 - 转移方程: - 如果 $s[i] == s[j]$,则 $dp[i][j] = dp[i+1][j-1] + 2$。 - 否则,$dp[i][j] = \max(dp[i+1][j], dp[i][j-1])$。 - 初始化:$dp[i][i] = 1$(单个字符是回文),$i > j$ 时 $dp[i][j] = 0$。 Python实现: ```python def longest_palindrome_subseq(s): n = len(s) dp = [[0] * n for _ in range(n)] # 初始化:单个字符 for i in range(n): dp[i][i] = 1 # 自底向上计算:从长度2开始 for length in range(2, n + 1): for i in range(n - length + 1): j = i + length - 1 if s[i] == s[j]: # 当首尾相同,长度加2(注意:当length=2时,j-1 < i+1,需处理边界) if length == 2: dp[i][j] = 2 else: dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2 else: dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) return dp[0][n - 1] # 整个字符串的最长回文子序列长度 # 示例 s = "bbbab" print("最长回文子序列长度:", longest_palindrome_subseq(s)) # 输出:4 ``` - **解释**:状态转移基于首尾字符是否匹配。时间复杂度 $O(n^2)$(优于暴力法),空间 $O(n^2)$。应用场景包括DNA序列分析(生物信息学)[^1][^4]。 #### 其他应用场景 - **石子合并问题**:给定一堆石子,每次合并相邻两堆代价为石子总和,求最小总代价。状态转移类似矩阵连乘。 - **高频区间求和**:结合前缀和技术(如引用[3]),可优化区间查询,但DP用于更复杂的优化问题[^3]。 - 实际应用:运筹学中的资源调度、编译器优化(表达式求值)、经济学中的投资决策[^1][^4]。 --- ### 四、优缺点总结 - **优点**: - 高效处理子问题重叠,避免重复计算(如矩阵连乘的 $O(n^3)$ 优于暴力 $O(2^n)$)。 - 通用性强,适用于多种序列优化问题。 - **缺点**: - 空间复杂度高($O(n^2)$),可能需优化如滚动数组。 - 状态转移方程设计复杂,易出错(需确保无后效性)。 - 不适用于非连续或不规则区间问题[^1][^4]。 区间DP是动态规划的重要分支,通过合理设计状态和转移方程,能解决许多实际问题。实践中,建议从简单示例入手,逐步调试。 ---
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