滑雪(记忆化搜索)

给定一个 R 行 C 列的矩阵,表示一个矩形网格滑雪场。

矩阵中第 i 行第 j 列的点表示滑雪场的第 i 行第 j 列区域的高度。

一个人从滑雪场中的某个区域内出发,每次可以向上下左右任意一个方向滑动一个单位距离。

当然,一个人能够滑动到某相邻区域的前提是该区域的高度低于自己目前所在区域的高度。

下面给出一个矩阵作为例子:

 1  2  3  4 5

16 17 18 19 6

15 24 25 20 7

14 23 22 21 8

13 12 11 10 9

在给定矩阵中,一条可行的滑行轨迹为 24−17−2−124−17−2−1。

在给定矩阵中,最长的滑行轨迹为 25−24−23−…−3−2−125−24−23−…−3−2−1,沿途共经过 2525 个区域。

现在给定你一个二维矩阵表示滑雪场各区域的高度,请你找出在该滑雪场中能够完成的最长滑雪轨迹,并输出其长度(可经过最大区域数)。

输入格式

第一行包含两个整数 R 和 C。

接下来 R 行,每行包含 C 个整数,表示完整的二维矩阵。

输出格式

输出一个整数,表示可完成的最长滑雪长度。

数据范围

1≤R,C≤300,
0≤矩阵中整数≤10000

输入样例:

5 5
1 2 3 4 5
16 17 18 19 6
15 24 25 20 7
14 23 22 21 8
13 12 11 10 9

输出样例:

25
难度:简单
时/空限制:1s / 64MB
总通过数:20950
总尝试数:34013
来源:模板题,AcWing
算法标签

状态表示f[i][j]为以该点能走的最大距离

所求属性为最长的路径。

 

代码详解如下: 

 

 

### 使用Python通过动态规划算法解决滑雪问题 #### 问题描述 在一个二维数组中,每个位置代表山的高度。一个人可以从任意一个地方出发,在四个方向上滑(上下左右),但是只能往低的地方走。求最长的滑雪路径长度。 #### 动态规划解法思路 为了找到最长的滑雪路径,可以采用记忆化搜索的方式来进优化。定义 `dp[i][j]` 表示从坐标 `(i, j)` 出发能够获得的最大下滑步数。为了避免重复计算子问题的结果,使用缓存保存已经访问过的节点的状态[^1]。 #### Python代码实现 下面是一个完整的解决方案: ```python from functools import lru_cache def longest_ski_path(matrix): if not matrix or not matrix[0]: return 0 rows, cols = len(matrix), len(matrix[0]) @lru_cache(maxsize=None) def dfs(x, y): best = 1 directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] for dx, dy in directions: nx, ny = x + dx, y + dy if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and matrix[nx][ny] < matrix[x][y]: best = max(best, 1 + dfs(nx, ny)) return best result = 0 for i in range(rows): for j in range(cols): result = max(result, dfs(i, j)) return result # 测试用例 matrix = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] print(f"Longest ski path length is {longest_ski_path(matrix)}") # 输出应为 1 或其他合理值取决于输入矩阵的具体情况 ``` 此程序利用了深度优先遍历加带备忘录的记忆化技术来高效解决问题,并且确保不会因为回溯而陷入无限循环之中。
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