合并石子

题目内容

设有N堆石子排成一排,其编号为1,2,3,…,N。

每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆石子合并成为一堆。

每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。

例如有4堆石子分别为 1 3 5 2, 我们可以先合并1、2堆,代价为4,得到4 5 2, 又合并 1,2堆,代价为9,得到9 2 ,再合并得到11,总代价为4+9+11=24;

如果第二步是先合并2,3堆,则代价为7,得到4 7,最后一次合并代价为11,总代价为4+7+11=22。

问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。

输入格式
第一行一个数N表示石子的堆数N。

第二行N个数,表示每堆石子的质量(均不超过1000)。

输出格式
输出一个整数,表示最小代价。
数据范围
1≤N≤300
输入样例:

4
1 3 5 2

输出样例:

22

我的理解

这是一道区间DP问题。

理解题意:

题目要求相邻的石堆合并,并且合并的代价是两个石堆之和,将每次的合并的的代价累加起来,剩一堆石头后,求最小的合并代价。

状态表达式

解决DP问题就是判断在集合中的最优解。
本题的集合可以理解为:f(l,r)表示第l堆到第r堆合并的最小代价。

状态表达式的计算

要求f(l,r)表示第l堆到第r堆的最小值,那么就可以把这个区间划分两份。

设k,l<k<r,那么分别求出f(l,k)和f(k+1,r)的最小值,不就可以求得f(l,r)

得状态表达式具体为:f(l,r)=min( f(l,r) ,f(l,k)+f(k,r) + sum(l,r));

其中sum(l,r)表示第i堆到第j堆之和,要从f(l,k)和f(k+1,r)合并成f(l,r)产生的合

并代价就是sum(l,r)

代码实现

#include<iostream>
#include<algorithm>
#define INF 1e9
using namespace std;
const int N= 310;
int n;
int f[N][N];
int w[N],s[N];
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)cin>>w[i],s[i]=w[i]+s[i-1];
    for(int len=2;len<=n;len++)
    {
        for(int l=1;l+len-1<=n;l++)
        {
            int r=l+len-1;
            f[l][r]=INF;
            for(int k=l;k<r;k++)
            {
                f[l][r]=min(f[l][r],f[l][k]+f[k+1][r]+s[r]-s[l-1]);
            }
        }
    }
    cout<<f[1][n]<<endl;
    return 0;
}

原题目及参考链接

<think>嗯,用户想了解合并石子问题的贪心算法解决方案。首先,我需要回忆一下合并石子问题的不同类型。根据引用[1],石子合并问题有任意版,也就是每次可以合并任意两,总花费是合并后的石子数。这种情况下,贪心算法适用,类似哈夫曼编码,每次选最小的两合并。那哈夫曼树的构建方式确实是最优的,因为每次合并的代价最小,总代价也最小。那用户的问题可能涉及到这种类型的问题,需要确认问题是否是每次合并任意两,且总花费为每次合并石子总和。如果是的话,贪心算法是正确的。 然后引用[2]提到的另一种情况,合并得分是(x+1)*(y+1),这时候可能需要不同的策略。比如,是否要最大化得分,可能需要每次合并最大的两,这样乘积会更大。这时候贪心的策略可能与第一种情况相反。用户的问题可能没有提到这种情况,但需要明确问题类型。用户现在的问题是关于贪心算法的实现和解法,应该先确定是哪一种问题。 根据用户的问题描述,他提到的是合并石子问题的贪心算法,可能指的是第一种情况,即总花费最小或最大,使用哈夫曼方法。所以解决方案应该是用小根每次取最小的两个数合并,直到只剩一。例如,使用优先队列来实现。 接下来,我需要组织回答的结构。首先解释问题,然后说明贪心策略,接着给出实现步骤,可能还需要代码示例。然后引用相关的参考文献,如引用[1]提到的哈夫曼编码变形。同时,可能需要注意区分不同的情况,比如问题是否允许任意合并,或者是否必须相邻合并。比如,如果必须相邻合并,贪心可能不适用,需要用动态规划。但根据引用[1],用户的问题是指可以任意合并的情况,所以贪心是正确的。 然后代码示例方面,可以给出Python的实现,使用优先队列()。例如,每次弹出两个最小的元素,合并后放回中,直到中只剩一个元素。总代价累加每次合并的结果。这应该就是正确的实现方法。 另外,用户可能需要知道时间复杂度和优化方法。比如,使用结构的时间复杂度是O(n log n),这比暴力方法高效。同时,需要确认问题是最小化还是最大化总花费。例如,在最小化时用最小,最大化时可能需要用最大,每次合并最大的两?比如在合并得分最大化的场景下,如引用[2],可能需要每次合并最大的两,但如果是总石子数作为花费的最大化,那可能每次合并最大的两。但根据引用[1],原问题中总花费是各次合并石子数之和,所以如果要求总花费最大,可能每次合并最大的两,而总花费最小则每次合并最小的两。但需要明确问题要求的是哪种情况。用户的问题中可能两种情况都涉及,所以回答时需要说明两种情况下的策略。 综上,回答的结构应该是:问题描述,贪心策略(分最小和最大情况),实现步骤,代码示例,时间复杂度分析,以及注意事项。同时引用相关引用资料,比如引用[1]中的描述。 需要验证是否正确。例如,对于总花费最小的情况,正确性由哈夫曼算法保证,因为每次合并最小的两,总代价最小。对于总花费最大的情况,可能每次合并最大的两,但需要确认这样是否最优。例如,假设有三石子:3, 4, 5。如果目标是总花费最大,合并3和4得到7,总花费7,再合并7和5得到12,总花费7+12=19。或者先合并4和5得到9,总花费9,再合并3和9得到12,总花费9+12=21,更大。所以正确的策略应该是每次合并最大的两才能得到最大总花费。所以,在这种情况下,贪心策略是每次选最大的两合并。所以,用户的问题可能需要分情况讨论。 但根据引用[1],问题中的总花费是合并后的石子数量,每次合并的花费是两石子之和,总花费是所有合并步骤的花费之和。例如,合并石子数为x和y,则当次花费为x+y,总花费累加。在这种情况下,无论合并顺序如何,总花费其实是所有石子总和乘以合并次数减一?或者说,总花费等于所有石子总和相加的次数?例如,n石子合并,需要n-1次合并,每次合并的花费是两之和,总花费等于所有石子之和乘以(n-1)吗?这显然不对,因为每次合并后的会被多次计算。例如,假设三石子a, b, c,合并a和b得到a+b,花费是a+b,然后合并(a+b)和c,花费是a+b+c,总花费是a+b + (a+b+c) = 2a+2b +c。而另一种顺序,先合并b和c,得到b+c,花费b+c,再合并a和(b+c),花费a+b+c,总花费是b+c + a+b+c = a+2b +2c。所以不同的合并顺序总花费不同。因此,总花费取决于合并顺序。对于最小总花费,用哈夫曼是正确的。对于最大总花费,可能需要每次合并最大的两。例如,三石子3,4,5,总花费最大的情况是每次合并最大的两合并4和5得9,花费9,然后合并9和3得12,总花费9+12=21。或者合并3和5得8,再合并8和4得12,总花费8+12=20。或者合并3和4得7,再合并7和5得12,总花费7+12=19。所以确实最大总花费是21,此时策略是每次合并最大的两。因此,用户的问题中,如果要求总花费最大,贪心策略是每次合并最大的两。 综上,回答应该包括两种情况:求最小总花费和最大总花费时的贪心策略,对应的实现方法(最小和最大),并提供代码示例。同时,引用[1]中的描述适用于求最小的情况,而求最大的情况可能需要不同的处理。 接下来,代码实现方面,Python中可以使用heapq模块,默认是最小。要实现最大,可以将数值取反后存入最小。例如,每次弹出两个最大的负数,取反后相加,再取反存回中。例如,对于求最大总花费的情况,可以用最大的策略。 此外,需要注意初始化时的处理,以及循环终止条件(中只剩一个元素)。总花费的累加方式也要正确。 现在,将这些思路整理结构化的回答,分步骤说明,并给出代码示例。同时,根据用户的问题,可能还需要生相关问题,如不同情况下的策略差异、时间复杂度的分析、与其他算法(如动态规划)的对比等。</think>### 合并石子问题的贪心算法解决方案 #### 问题描述 合并石子问题的核心是**将多石子合并为一**,通过每次合并石子计算花费或得分,目标是求总花费的最小值或最大值。根据规则不同,贪心策略有所区别: - **类型1**(引用[1]):总花费为每次合并的两石子数量之和,求总花费最小或最大。 - **类型2**(引用[2]):合并得分为$(x+1)(y+1)$,求总得分最大。 以下针对**类型1**的贪心解法进行说明。 --- #### 贪心策略 1. **最小总花费** 每次选择**最小的两石子合并**,直到只剩一。此策略与**哈夫曼编码**原理一致[^1],时间复杂度为$O(n \log n)$。 **正确性证明**:每次合并最小的两,可以保证局部最优解逐步逼近全局最优解。 2. **最大总花费** 每次选择**最大的两石子合并**。例如,对石子$[5,4,3]$,先合并$5$和$4$得$9$(花费$9$),再合并$9$和$3$得$12$(总花费$9+12=21$)。 --- #### 实现步骤(以最小总花费为例) 1. 使用**最小**(优先队列)存储石子。 2. 循环弹出顶两个最小元素,合并后重新入。 3. 累加每次合并的花费。 4. 当中只剩一个元素时结束。 --- #### 代码实现(Python) ```python import heapq def merge_stones_min_cost(stones): heapq.heapify(stones) # 最小初始化 total_cost = 0 while len(stones) > 1: a = heapq.heappop(stones) b = heapq.heappop(stones) cost = a + b total_cost += cost heapq.heappush(stones, cost) return total_cost # 示例 stones = [3, 4, 5] print("最小总花费:", merge_stones_min_cost(stones.copy())) # 输出: 3+4=7 → 7+5=12 → 总花费19 ``` --- #### 时间复杂度分析 - **操作**:每次插入和弹出操作的时间为$O(\log n)$,总时间复杂度为$O(n \log n)$。 - **对比暴力枚举**:贪心算法显著优于$O(2^n)$的暴力方法。 --- #### 注意事项 1. **相邻合并问题**:若限制只能合并相邻石子(如动态规划经典问题),贪心算法不适用[^1]。 2. **最大总花费实现**:需用最大(Python可通过数值取反模拟)。 --- ### 相关问题 1. **如何证明合并石子问题的最小总花费贪心策略的正确性?** 2. **如果必须合并相邻石子,应该使用什么算法?** 3. **如何优化合并石子问题的时间复杂度?**
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