poj_2965 递归+枚举

本题与1753思路一样,区别就在于要记录位置。

deep是当前进行到了哪一步,step是判断用step步是否可以完成,因此记录位置只需在change()后做,回溯的时候虽然会说明上一步无效,但不用修改记录,因为下一次记录会覆盖它。

#include <iostream>
using namespace std;

bool map[4][4]={0};
bool flag=false;
int step;
int res[16][2]={0};

//judge whether to an end
bool isOver()
{
	int i,j;
	for(i=0;i<4;i++)
	{
		for(j=0;j<4;j++)
		{
			if(map[i][j]==0)
			{
				return false;
			}
		}
	}
	return true;
}

void change(int row,int col)
{
	int i;
	map[row][col]=!map[row][col];
	for(i=0;i<4;i++)
	{
		map[row][i]=!map[row][i];
	}
	for(i=0;i<4;i++)
	{
		map[i][col]=!map[i][col];
	}
}

void dfs(int row,int col,int deep)
{
	if(deep==step)
	{
		flag=isOver();
		return;
	}
	if(flag || row==4)  
    {  
        return;  
    }  
    change(row,col);
	res[deep][0] = row;
	res[deep][1] = col;
    if(col<3)  
    {  
        dfs(row,col+1,deep+1);  
    }  
    else  
    {  
        dfs(row+1,0,deep+1);  
    }  
    change(row,col);  
    if(col<3)  
    {  
        dfs(row,col+1,deep);  
    }  
    else  
    {  
        dfs(row+1,0,deep);  
    }    
}
//1:open,0:close
int main()
{
	char temp;
	int i,j;
	//initial
	for(i=0;i<4;i++)
	{
		for(j=0;j<4;j++)
		{
			cin>>temp;
			if('-'==temp)
			{
				map[i][j]=1;
			}
		}
	}
	//function
	for(step=1;step<=16;step++)
	{
		dfs(0,0,0);
		if(flag)
		{
			break;
		}
	}
	//result
	cout<<step<<endl;
	for(i=0;i<step-1;i++)
	{
		cout << res[i][0] + 1 << " " << res[i][1] + 1 << endl;
	}
	cout << res[step - 1][0] + 1 << " " << res[step - 1][1] + 1;
	//system("pause");
	return 0;
}


题目描述 给出一个$n\times m$的矩阵,每个位置上有一个非负整数,代表这个位置的海拔高度。一开始时,有一个人站在其中一个位置上。这个人可以向上、下、左、右四个方向移动,但是只能移动到海拔高度比当前位置低或者相等的位置上。一次移动只能移动一个单位长度。定义一个位置为“山顶”,当且仅当从这个位置开始移动,可以一直走到海拔高度比它低的位置上。请问,这个矩阵中最多有多少个“山顶”? 输入格式 第一行两个整数,分别表示$n$和$m$。 接下来$n$行,每行$m$个整数,表示整个矩阵。 输出格式 输出一个整数,表示最多有多少个“山顶”。 样例输入 4 4 3 2 1 4 2 3 4 3 5 6 7 8 4 5 6 7 样例输出 5 算法1 (递归dp) $O(nm)$ 对于这道题,我们可以使用递归DP来解决,用$f(i,j)$表示以$(i,j)$为起点的路径最大长度,那么最后的答案就是所有$f(i,j)$中的最大值。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)是(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(nm)$ 动态规划的思路与递归DP类似,只不过转移方程和实现方式有所不同。 状态转移方程如下: $$ f(i,j)=\max f(x,y)+1(x,y)是(i,j)的下一个满足条件的位置 $$ 注意:这里的状态转移方程中的$x,y$是在枚举四个方向时得到的下一个位置,即: - 向上:$(i-1,j)$ - 向下:$(i+1,j)$ - 向左:$(i,j-1)$ - 向右:$(i,j+1)$ 实现过程中需要注意以下几点: - 每个点都需要搜一遍,因此需要用双重for循环来枚举每个起点; - 对于已经搜索过的点,需要用一个数组$vis$来记录,防止重复搜索; - 在进行状态转移时,需要判断移动后的点是否满足条件。 时间复杂度 状态数为$O(nm)$,每个状态转移的时间复杂度为$O(1)$,因此总时间复杂度为$O(nm)$。 参考文献 C++ 代码
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