博客
关于我
路径和最大
阅读量:365 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1184 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

数塔问题的解决方案

要解决数塔问题,我们可以使用动态规划的方法。目标是通过从数塔顶部到底部的路径,选择每层左边或右边的数字,使得路径上的数字之和最大化。

动态规划方法

  • 定义状态:设dp[i][j]表示从第i层的第j个数字开始,走到第n层后,路径和的最大值。

  • 初始化:最后一层的数字只能是它自己,所以dp[n][j] = f[n][j],其中j表示该层的位置。

  • 递推关系:从第n-1层开始,向上遍历每一层。对于每个位置(i, j),dp[i][j] = f[i][j] + max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1])。这表示从当前位置出发,可以选择下一层的左边或右边数字,取其中较大的那个加上当前数字,得到当前路径的最大值。

  • 结果:最终,dp[1][1]即为从第一层开始的最大路径和。

  • 代码实现

    #include 
    #include
    using namespace std;int main(void) { int n; scanf("%d", &n); int maxn = n; int f[maxn][maxn]; int dp[maxn][maxn]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 1; j <= i; ++j) { scanf("%d", &f[i][j]); } } // 初始化最后一层 for (int j = 1; j <= n; ++j) { dp[n][j] = f[n][j]; } // 从n-1层开始向上计算 for (int i = n - 1; i >= 1; --i) { for (int j = 1; j <= i; ++j) { dp[i][j] = f[i][j] + max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]); } } printf("%d\n", dp[1][1]); return 0;}

    代码解释

  • 读取输入:首先读取层数n,然后读取每一层的数字,存储在二维数组f中。

  • 初始化dp数组:最后一层的dp值直接赋值为f的值,因为每一层只能选择自己。

  • 计算dp数组:从倒数第二层开始,向上遍历每一层。对于每个位置,计算当前位置的最大值,基于下一层的两个可能选择。

  • 输出结果:最终,dp[1][1]即为从第一层开始的最大路径和,输出该值。

  • 这种方法通过动态规划有效地减少了计算复杂度,避免了暴力破解的高时间复杂度,使得问题能够在合理时间内解决。

    转载地址:http://cgwg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    ntko文件存取错误_苹果推送 macOS 10.15.4:iCloud 云盘文件夹共享终于来了
    查看>>
    ntpdate 通过外网同步时间
    查看>>
    NTPD使用/etc/ntp.conf配置时钟同步详解
    查看>>
    NTP及Chrony时间同步服务设置
    查看>>
    NTP配置
    查看>>
    NUC1077 Humble Numbers【数学计算+打表】
    查看>>
    NuGet Gallery 开源项目快速入门指南
    查看>>
    NuGet(微软.NET开发平台的软件包管理工具)在VisualStudio中的安装的使用
    查看>>
    nuget.org 无法加载源 https://api.nuget.org/v3/index.json 的服务索引
    查看>>
    Nuget~管理自己的包包
    查看>>
    NuGet学习笔记001---了解使用NuGet给net快速获取引用
    查看>>
    nullnullHuge Pages
    查看>>
    NullPointerException Cannot invoke setSkipOutputConversion(boolean) because functionToInvoke is null
    查看>>
    null可以转换成任意非基本类型(int/short/long/float/boolean/byte/double/char以外)
    查看>>
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>