1626 - Brackets sequence(DP)

本文介绍了一种解决括号序列问题的动态规划算法,并详细解释了状态转移方程及如何通过递归打印出最优解的过程。代码实现考虑了边界情况和空序列陷阱。

和前面一样,要注意状态的枚举顺序,边界是d[i+1][i] = 0 和d[i][i] = 1  ,所以枚举的区间应该从小到大,大区间依赖于小区间的最优解 。

然后就是状态的转移,是如何转移的呢? d[i][j]表示字符串i~j的最优解,那么先检查i与j是否匹配,如果匹配,状态转移可以转移到d[i+1][j-1] 。 无论是否匹配,状态还都能转移到子区间上:d[i][k] 和 d[k+1][j] ,这是不是就像最优矩阵链乘问题了?  只不过该题对正规括号序列的定义有一条:如果S是正规括号序列,那么(S)和[S]也都是正规括号序列,所以才有了那个多加的一条dp 。

该题的难点还在于解的打印和输入输出的格式控制(空序列陷阱) 。 细节参见代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 109;
int T,n,d[maxn][maxn];
string s;
bool match(char a,char b) {
    if((a=='('&&b==')')||(a=='['&&b==']')) return true;
    else return false;
}
void print(int i,int j) {
    if(i > j) return ;
    if(i == j) {
        if(s[i] == '(' || s[i] == ')') printf("()"); //非正规序列,补充成正规序列
        else printf("[]");    return ;
    }
    int ans = d[i][j] ;
    if(match(s[i],s[j]) && ans == d[i+1][j-1]) { //ans == d[i+1][j-1] 这个条件极其重要,只有满足这点,才能说明其依赖的子最优解是什么
        printf("%c",s[i]); print(i+1,j-1) ; printf("%c",s[j]); return ;
    }
    for(int k=i;k<j;k++) {
        if(ans == d[i][k] + d[k+1][j]) {//逐步回调寻找,寻找最优解所依赖的子最优解
            print(i,k); print(k+1,j); 
            return ;
        }
    }
}
int main() {
    scanf("%d",&T);
    int c = getchar();
    c = getchar();
    while(T--) {
        getline(cin,s);
        n = s.size();
        if(n == 0) ;
        else {
            for(int i=0;i<n;i++) {
                d[i][i] = 1; d[i+1][i] = 0;
            }
            for(int i=n-2;i>=0;i--) {
                for(int j=i+1;j<n;j++) {
                    d[i][j] = n;
                    if(match(s[i],s[j])) d[i][j] = min(d[i][j],d[i+1][j-1]);
                    for(int k=i;k<j;k++) d[i][j] = min(d[i][j],d[i][k]+d[k+1][j]);
                }
            }
            print(0,n-1);
        }   printf("\n");            //格式控制
        if(T) printf("\n");
        if(T) c = getchar();
    }
    return 0;
}


潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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