能量项链(如果可以我一万年不想碰DP)

本文深入探讨了石子合并问题的优化方法,并通过实例展示了如何运用贪心算法解决这类问题。文章详细阐述了解题思路,包括规律寻找、排序策略以及算法实现细节,最终通过代码实现验证了解决方案的有效性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://codevs.cn/problem/1154/
类似于石子合并(石子合并都比这题简单太多啦)
一串项链首尾相连,每一个珍珠都有一定能量,两颗合并释放能量,求可以释放的最大能量。
由于题目给的测试案例很有规律,先找的规律做的,但是明显是错误的,后来用贪心做的,排序找最大的一项。很无奈的也wa啦,无奈看了题解说和石子合并差不多,故又尝试,百试百错。又对着例程找了些可能的错误,一改起来就没边了。最终勉强做出来啦,不过还要花一定时间再去好好理解下。
具体的解题思路大概是,这个链可以循环,不一定几个组合在一起值为最大,将珍珠几个几个组合在一起,求一个最大值。

#include<iostream>
using namespace std;
int n;
int mod(int x)
{
    return (x - 1) % n + 1;
}
int main()
{
    int a[300] = { 0 };
    int dp[105][105] = { 0 };
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> a[i];
        a[n + i] = a[i];
    }
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        for (int j = 1; j <= n; j++)
        {
            int temp = -9999;
            for (int k = j + 1; k <= j + i - 1; k++)
            {
                if (temp < dp[j][mod(k - 1)] + dp[mod(k)][mod(j + i - 1)] + a[j - 1] * a[mod(k - 1)] * a[mod(j + i-1)])
                {
                    temp = dp[j][mod(k - 1)] + dp[mod(k)][mod(j + i - 1)] + a[j - 1] * a[mod(k - 1)] * a[mod(j + i-1)];
                }
            }
            dp[j][mod(j+i-1)] = temp;
        }
    }
    int temptemp = -11111;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        if (temptemp < dp[i][mod(i + n - 1)])
            temptemp = dp[i][mod(i + n - 1)];
    }
    cout << temptemp << endl;
    system("pause");
    return 0;
}
### 能量项链算法的C++实现 能量项链问题可以通过动态规划解决。以下是基于状态转移方程 `dp[i][j] = max{dp[i][k] + dp[k+1][j] + a[i]*a[k+1]*a[j+1]}, i≤k<j` 的 C++ 实现。 #### 动态规划核心思路 该问题的核心在于找到一种最优的聚合顺序,使得最终的能量最大化。通过定义二维数组 `dp[i][j]` 表示从第 `i` 颗珠子到第 `j` 颗珠子的最大能量值,可以逐步计算出全局最优解[^1]。 #### 边界条件与初始化 对于单颗珠子的情况(即 `i == j`),其能量为零,因此初始时设置 `dp[i][i] = 0`。 #### 状态转移过程 遍历区间长度 `len` 和起点位置 `i`,并通过枚举分割点 `k` 来更新当前区间的最大能量值。具体实现如下: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入珠子的数量 vector<int> beads(n + 2); // 使用n+2来处理环形结构 for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> beads[i]; } // 复制前两个元素到最后,形成闭环效果 beads[n + 1] = beads[1]; beads[n + 2] = beads[2]; const int INF = 0; vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(n + 2, INF)); // 初始化边界条件 for (int i = 1; i <= n + 2; ++i) { dp[i][i] = 0; } // 枚举区间长度 for (int len = 2; len <= n; ++len) { // 区间长度从2开始 for (int i = 1; i + len - 1 <= n + 1; ++i) { // 左端点 int j = i + len - 1; // 右端点 if (j >= n + 2) continue; // 超过有效范围跳过 for (int k = i; k < j; ++k) { // 断点 dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + beads[i] * beads[k + 1] * beads[j + 1]); } } } // 计算结果并取最大值 int result = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { result = max(result, dp[i][i + n - 1]); // 找到最大的能量值 } cout << result << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 上述代码实现了能量项链问题中的动态规划求解方法,并考虑了环形结构的影响。通过复制部分数据模拟环状排列,从而简化了逻辑复杂度[^2]。 --- ###
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