石子归并问题(codevs 1048)

解决codevs 1048题,探究动态规划在石子归并问题中的应用,分析为什么贪心策略无效,并阐述如何通过dp[i][j]计算从i到j的最小合并代价,最终得出全局最优解。

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题目描述 Description
有n堆石子排成一列,每堆石子有一个重量w[i], 每次合并可以合并相邻的两堆石子,一次合并的代价为两堆石子的重量和w[i]+w[i+1]。问安排怎样的合并顺序,能够使得总合并代价达到最小。
输入描述 Input Description
第一行一个整数n(n<=100)

第二行n个整数w1,w2…wn (wi <= 100)
输出描述 Output Description
一个整数表示最小合并代价
样例输入 Sample Input
4

4 1 1 4
样例输出 Sample Output
18

动规经典问题(然而我并不会动规QAQ)

由于每次合并只能合并两个相邻的石堆,并不能像合并果子一样随意选取,因此贪心策略(先把小的合并光) 是不可取的
这样的话,处理每一处石堆向后len长度为止合并的最小代价即可
dp[i][j]为从i到j的最小合并代价
因为每一次的处理都是局部的最优解
因此不断更新的过程中得到dp[1][n]的最优解即是最后答案(这是我理解的动规把QAQ)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int xl[12450],dp[450][450];
int sum[450][450];
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d",&xl[i]);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        for(int j=1;j<=n;j++){
            for(int k=i;k<=j;k++){
                sum[i][j]+=xl[k];
            }
        }
    }
    for(int len=2;len<=n;len++){
        for(int i=1;i<=n-len+1;i++){
            int t=i+len-1;
            dp[i][t]=214748364;
            for(int k=i;k<=t;k++){
                if(dp[i][t]>dp[i][k]+dp[k+1][t]+sum[i][t]){
                    dp[i][t]=dp[i][k]+dp[k+1][t]+sum[i][t];
                }
            }
        }
    }
    cout<<dp[1][n]<<endl;
    return 0;
}
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