HDU-2067 小兔的棋盘

本文介绍了一种基于动态规划的算法,用于计算在不能穿越对角线的条件下,从左上角到右下角的路径数量。通过初始化和填充二维数组,利用递推公式计算每个点的路径数,特别关注了对角线的处理方式。

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代码

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

const int MAX = 36;
typedef long long int LL;

int main() {

    LL a[MAX][MAX];
    memset(a, 0, sizeof(a));
    for(int i=0; i<MAX; i++){ //初始化 
        a[0][i] = 1;
    }
    for(int y=1; y<MAX; y++){
        for(int x=1; x<y; x++){
            a[x][y] = a[x-1][y] + a[x][y-1]; //(x,y)由(x-1,y)和(x,y-1)两条路组成 
        }
        a[y][y] = a[y-1][y]; //对角线,由于不能越过对角线,(y,y)的路径数就等于(y-1,y) 
    }
    
    int n;
    cin>>n;
    int num = 1;
    while(n!=-1){
        LL ans = 2*a[n][n];
        cout<<num<<" "<<n<<" "<<ans<<endl;
        num++;
        cin>>n;
    }

    return 0;
}

注解

1、常量定义以及typedef的使用。
2、memset一般用于置0,并不是所有值都可以用memset来设定。
3、先初始化,然后利用dp的思想,填中间的路线,特别注意对角线上的点的填法。
4、由于不能过对角线,相当于对角线上方和下方是对称的,所以最终数量是计算的2倍。
5、本题的关键是:如何处理,不能穿过对角线。核心代码是以下几行代码:

    for(int i=0; i<MAX; i++){ //初始化 
          a[0][i] = 1;
    }
    for(int y=1; y<MAX; y++){
          for(int x=1; x<y; x++){
               a[x][y] = a[x-1][y] + a[x][y-1]; //(x,y)由(x-1,y)和(x,y-1)两条路组成 
          }
          a[y][y] = a[y-1][y]; //对角线,由于不能越过对角线,(y,y)的路径数就等于(y-1,y) 
    }

结果

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### 关于HDU - 6609 的目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的目背景 假设该目属于动态规划类问(类似于多重背包问),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此确实是一个变种的背包问,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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