TYVJ-1011 / NOIP2008 传纸条

本文介绍一种解决特定矩阵路径问题的动态规划方法。针对一个n*m的矩阵,寻找两条从左上角到右下角的路径,使得这两条路径上的元素之和最大,且相同元素仅能被计算一次。通过详细的代码实现与状态转移方程解析,展示如何高效地求解此问题。

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

题意:给你一个n*m的矩阵 求两条从(1,1)开始至(n,m) 的路径  使得两条路径所经过的数值和最大 同一元素只能累加一次且只可往右或往下走 不可往上或往左走

思路:如果直接循环枚举两条路径所经过的位置 状态转移无法描述 且无法处理重复元素

根据上一题的启发 可用dp[i][x1][x2]表示第i步第一条路径的横坐标和第二条路径的横坐标

因为两条路径是从左上往右下单向的 不可往回走 所以两条路径上任意一点x1+y1 == x2+y2 == n+m-2

所以可根据步数以及此时所处对位置进行状态转移 每走一步两条路径共4种情况 分类讨论即可

写的比较丑 暴力讨论出了所有情况

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
int dp[100][51][51];
int tu[51][51];
int main()
{
    int n,m;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= m; j++)
        {
            cin >> tu[i][j];
        }
    }
    dp[0][1][1] = 0;
    for(int i = 0; i < n + m - 2; i++)
    {
        for(int x1 = 1; x1 <= min(i+1,n); x1++)
        {
            for(int x2 = 1; x2 <= min(i+1,n); x2++)
            {
                int y1 = i + 2 - x1;
                int y2 = i + 2 - x2;
                if(x1 == x2)
                {
                    dp[i+1][x1][x2] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1][y1+1],dp[i+1][x1][x2]);
                    dp[i+1][x1+1][x2] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1+1][y1]+tu[x2][y2+1],dp[i+1][x1+1][x2]);
                    dp[i+1][x1+1][x2+1] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1+1][y1],dp[i+1][x1+1][x2+1]);
                    dp[i+1][x1][x2+1] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1][y1+1] + tu[x2+1][y2],dp[i+1][x1][x2+1]);
                }
                else
                {
                    if(y2 + 1 == y1 && x1 + 1 == x2)
                        dp[i+1][x1+1][x2] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1+1][y1],dp[i+1][x1+1][x2]);
                    else
                        dp[i+1][x1+1][x2] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1+1][y1] + tu[x2][y2+1],dp[i+1][x1+1][x2]);
                    if(y1 + 1 == y2 && x2 + 1 == x1)
                        dp[i+1][x1][x2+1] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x2+1][y2],dp[i+1][x1][x2+1]);
                    else
                        dp[i+1][x1][x2+1] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1][y1+1] + tu[x2+1][y2],dp[i+1][x1][x2+1]);
                    dp[i+1][x1+1][x2+1] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1+1][y1] + tu[x2+1][y2],dp[i+1][x1+1][x2+1]);
                    dp[i+1][x1][x2] = max(dp[i][x1][x2] + tu[x1][y1+1] + tu[x2][y2+1],dp[i+1][x1][x2]);
                }
            }
        }
    }
    cout<<dp[n+m-2][n][n]<<endl;
}

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
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