方格取数(线性dp)

这是一个关于求解从方格图左上角到右下角的最大路径和问题,采用动态规划算法。给定一个N×N的方格图,部分方格含有正整数,目标是找到两条路径,使得取走的数字之和最大。输入包含方格的大小和数值信息,输出是最大和。题目提供C++和Java两种语言的解题思路。

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方格取数

设有 N×N 的方格图,我们在其中的某些方格中填入正整数,而其它的方格中则放入数字0。
某人从图中的左上角 A 出发,可以向下行走,也可以向右行走,直到到达右下角的 B 点。

在走过的路上,他可以取走方格中的数(取走后的方格中将变为数字0)。

此人从 A 点到 B 点共走了两次,试找出两条这样的路径,使得取得的数字和为最大。

输入格式

第一行为一个整数N,表示 N×N 的方格图。

接下来的每行有三个整数,第一个为行号数,第二个为列号数,第三个为在该行、该列上所放的数。

行和列编号从 1 开始。

一行“0 0 0”表示结束。

输出格式

输出一个整数,表示两条路径上取得的最大的和。

数据范围

N≤10

输入样例:

8
2 3 13
2 6 6
3 5 7
4 4 14
5 2 21
5 6 4
6 3 15
7 2 14
0 0 0

输出样例:

67

算法:动态规划

题目分析:

在这里插入图片描述

C++版
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 15;
int w[N][N], f[N * 2][N][N];
int n, r, c, v;

int main()
{
    cin >> n;
    while(cin >> r >> c >> v)
    {
        w[r][c] = v;
    }
    for(int k = 2; k <= 2 * n; k++)
    {
        for(int i1 = 1; i1 <= n; i1++)
        {
            for(int i2 = 1; i2 <= n; i2++)
            {
                int j1 = k - i1, j2 = k - i2;
                if(j1 >= 1 && j1 <= n && j2 >= 1 && j2 <= n)
                {
                    //判断两条线路是否重合,重合加一条,未重合加两条
                    int t = w[i1][k - i1]; 
                    if(i1 != i2) t += w[i2][k - i2];
                    //状态转移
                    int& p = f[k][i1][i2];
                    p = max(p, f[k - 1][i1][i2 - 1]);
                    p = max(p, f[k - 1][i1][i2]);
                    p = max(p, f[k - 1][i1 - 1][i2]);
                    p = max(p, f[k - 1][i1 - 1][i2 - 1]);
                    p += t;
                }
            }
        }
    }
    cout << f[2 * n][n][n] << endl;
    return 0;
}
Java版

由于数据较小用Scanner读入

import java.util.*;

class Main
{
    static final int N = 15;
    static int[][] w = new int[N][N];
    static int[][][] f = new int[2 * N][N][N];
    static int n, r, c, v;
    
    public static void main(String[] args)
    {
        Scanner in = new Scanner(System.in);
        n = in.nextInt();
        while(true)
        {
            r = in.nextInt();
            c = in.nextInt();
            v = in.nextInt();
            if(r == 0 && c == 0 && v == 0) break;
            w[r][c] = v;
        }
        for(int k = 2; k <= n + n; k++)
        {
            for(int i1 = 1; i1 <= n; i1++)
            {
                for(int i2 = 1; i2 <= n; i2++)
                {
                    int j1 = k - i1, j2 = k - i2;
                    if(j1 <= n && j1 >= 1 && j2 <= n && j2 >= 1)
                    {
                        int t = w[i1][j1];
                        if(i1 != i2) t += w[i2][j2];
                        f[k][i1][i2] = Math.max(f[k][i1][i2], f[k - 1][i1][i2]);
                        f[k][i1][i2] = Math.max(f[k][i1][i2], f[k - 1][i1 - 1][i2]);
                        f[k][i1][i2] = Math.max(f[k][i1][i2], f[k - 1][i1][i2 - 1]);
                        f[k][i1][i2] = Math.max(f[k][i1][i2], f[k - 1][i1 - 1][i2 - 1]);
                        f[k][i1][i2] += t;
                    }
                }
            }
        }
        System.out.println(f[2 * n][n][n]);
    }
}
方格问题是经典的动态规划问题之一,在这个问题中,我们通常有一个矩阵(二维组),每个元素代表该位置可以获的价值。任务是从左上角走到右下角,每次只能向右走或向下走,并希望最大化路径上的总价值。 ### C++ 实现思路 #### 动态规划(dp table) 我们可以创建一个同样大小的 `dp` 表来存储到达每一个点的最大值。初始条件是起点即 dp[0][0] = 矩阵起始值。对于其他位置 `(i, j)` 的最大值则决于其左边上面两个方向过来的结果: ```cpp // 初始化第一行 第一列 因为它们只有唯一一条路径可达 for(int i = 1; i < n; ++i) { grid[i][0] += grid[i-1][0]; // 更新第i行第0列的位置值 } for(int j = 1; j < m; ++j){ grid[0][j] += grid[0][j-1]; // 更新第0行第j列的位置值 } // 构建DP Table for(int i = 1 ; i<n;i++){ for(int j=1;j<m;j++) { grid[i][j]+= max(grid[i - 1][j],grid[i][j - 1]); } } ``` 最后返回最右边底端单元的值即可获得从开始到结束所经过的所有数字的最大化结果。 下面是完整的程序示例: ```cpp #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n,m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> grid(n,vector<int>(m)); // 输入据 for(int i=0;i<n;++i){ for(int j=0;j<m;++j){ cin >> grid[i][j]; } } if (!n || !m) return 0; // 计算累积 for(int i=1;i<n;i++) grid[i][0]=grid[i-1][0]+grid[i][0]; for(int j=1;j<m;j++) grid[0][j]=grid[0][j-1]+grid[0][j]; for(int i=1;i<n;i++) for(int j=1;j<m;j++) grid[i][j]=max(grid[i-1][j],grid[i][j-1])+grid[i][j]; cout << "最大收集的数量:" << grid[n-1][m-1]<<endl; return 0; } ``` 此段代码实现了读入矩形区域的据、计算并打印出由(0,0)至终点所能得到的最大累计得分。
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