M - 方格取数(1)

问题:就是n*n的棋盘,充满的是非负数。从中取出若干个数,是的任意两个无公共边,并且取得和最大

思路:

1.预处理:先枚举一行中所符合要求的所有状态,即两两不相邻的。方法是枚举(0——1<<N)利用(i&(i<<1))是否为1可判断。画图可知正好是位于位之间错开了,求这两个&,即可知道是否有两个1相邻。

2.特殊处理第一行的状态,把第一行已知的值初始化

3.枚举后面的行,只要满足相邻两行之间没有相邻的1,找到合法的状态,利用dp求出最大值即可

dp[i][j]表示前i行,第i行取第j个状态时的取值总和,则dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][k] + sum[i][j]).其中sum[i][j]表示第i行取第j个状态的取值总和。


由于我scanf漏了~,一直tle。。。。

感受:::巧妙运用二进制

代码如下:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int dp[25][20000];
int num[25][20000];
int sta[20000];
int map[21][21];
int N;
int count1;

void init()
{
    count1=0;
    for(int i=0;i<(1<<N);i++)
    {
        if((i&i<<1))
            continue;
        sta[++count1]=i;
    }
}
int fit(int x,int k)//计算状态为x,在k行的和
{
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=N;i++)
    {
        if((x>>(i-1)&1))//如果这行填充,加和
            sum+=map[k][i];
    }
    return sum;
}
int main()
{
   while(~scanf("%d",&N))
   {
       memset(dp,0,sizeof(dp));
       for(int i=1;i<=N;i++)
       {
            for(int j=1;j<=N;j++)
            {
                scanf("%d",&map[i][j]);
            }
       }
       init();
       for(int i=1;i<=count1;i++)
       {
          // dp[1][i]=fit(sta[i],1);
            //num[1][i]=dp[1][i];
           num[1][i]=dp[1][i]=fit(sta[i],1);
           for(int j=2;j<=N;j++)
           {
               num[j][i]=fit(sta[i],j);
           }
       }//其实也是类似于预处理
       for(int i=2;i<=N;i++)
       {
           for(int j=1;j<=count1;j++)
           {
               for(int k=1;k<=count1;k++)
               {
                   if(sta[j]&sta[k])
                    continue;
                   dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][k]+num[i][j]);
               }
           }
       }
       int MAX=-1;
       for(int i=1;i<=count1;i++)
       {
           MAX=max(MAX,dp[N][i]);
       }
       cout<<MAX<<endl;
   }
   return 0;

}


### C++ 实现方格算法 #### 动态规划方法概述 动态规划是一种通过分解问题并存储中间结果来优化计算效率的方法。对于方格问题,目标是从左上角到右下角经过路径上的值最大化总和。此过程可以通过二维组记录到达每个位置的最大值,并利用状态转移方程完成求解。 以下是基于动态规划的 C++ 示例代码实现: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int maxValueInGrid(vector<vector<int>>& grid) { int rows = grid.size(); if (rows == 0) return 0; int cols = grid[0].size(); // 创建 DP 表 vector<vector<int>> dp(rows, vector<int>(cols, 0)); // 初始化第一个单元格 dp[0][0] = grid[0][0]; // 初始化第一列 for (int i = 1; i < rows; ++i) { dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0]; } // 初始化第一行 for (int j = 1; j < cols; ++j) { dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j]; } // 填充剩余表格 for (int i = 1; i < rows; ++i) { for (int j = 1; j < cols; ++j) { dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + grid[i][j]; } } // 返回最终结果 return dp[rows - 1][cols - 1]; } int main() { // 输入网格大小 int n, m; cin >> n >> m; // 构建网格 vector<vector<int>> grid(n, vector<int>(m)); for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < m; ++j) { cin >> grid[i][j]; } } // 输出最大值 cout << maxValueInGrid(grid) << endl; return 0; } ``` #### 关键点解析 - **初始化边界条件**:由于只能向右或向下移动,因此第一行和第一列的值可以直接累加得到[^1]。 - **状态转移方程**:`dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + grid[i][j]`,表示当前格子的最大值等于上方或左侧格子中的较大者加上当前位置的值[^2]。 - **空间复杂度优化**:虽然上述代码使用了完整的二维 `dp` 组,但在实际应用中可通过滚动组进一步降低内存消耗。 #### 注意事项 当输入矩阵为空或者维度不合法时,应提前返回零或其他默认值以防止运行错误。 ---
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