NOIP2015提高组第二轮T1:能量项链

news2024/9/23 23:28:56

题目链接

[NOIP2006 提高组] 能量项链

题目描述

在 Mars 星球上,每个 Mars 人都随身佩带着一串能量项链。在项链上有 N N N 颗能量珠。能量珠是一颗有头标记与尾标记的珠子,这些标记对应着某个正整数。并且,对于相邻的两颗珠子,前一颗珠子的尾标记一定等于后一颗珠子的头标记。因为只有这样,通过吸盘(吸盘是 Mars 人吸收能量的一种器官)的作用,这两颗珠子才能聚合成一颗珠子,同时释放出可以被吸盘吸收的能量。如果前一颗能量珠的头标记为 m m m,尾标记为 r r r,后一颗能量珠的头标记为 r r r,尾标记为 n n n,则聚合后释放的能量为 m × r × n m \times r \times n m×r×n(Mars 单位),新产生的珠子的头标记为 m m m,尾标记为 n n n

需要时,Mars 人就用吸盘夹住相邻的两颗珠子,通过聚合得到能量,直到项链上只剩下一颗珠子为止。显然,不同的聚合顺序得到的总能量是不同的,请你设计一个聚合顺序,使一串项链释放出的总能量最大。

例如:设 N = 4 N=4 N=4 4 4 4 颗珠子的头标记与尾标记依次为 ( 2 , 3 ) ( 3 , 5 ) ( 5 , 10 ) ( 10 , 2 ) (2,3)(3,5)(5,10)(10,2) (2,3)(3,5)(5,10)(10,2)。我们用记号 ⊕ \oplus 表示两颗珠子的聚合操作, ( j ⊕ k ) (j \oplus k) (jk) 表示第 j , k j,k j,k 两颗珠子聚合后所释放的能量。则第 4 4 4 1 1 1 两颗珠子聚合后释放的能量为:

( 4 ⊕ 1 ) = 10 × 2 × 3 = 60 (4 \oplus 1)=10 \times 2 \times 3=60 (41)=10×2×3=60

这一串项链可以得到最优值的一个聚合顺序所释放的总能量为:

( ( ( 4 ⊕ 1 ) ⊕ 2 ) ⊕ 3 ) = 10 × 2 × 3 + 10 × 3 × 5 + 10 × 5 × 10 = 710 (((4 \oplus 1) \oplus 2) \oplus 3)=10 \times 2 \times 3+10 \times 3 \times 5+10 \times 5 \times 10=710 (((41)2)3)=10×2×3+10×3×5+10×5×10=710

输入格式

第一行是一个正整数 N N N 4 ≤ N ≤ 100 4 \le N \le 100 4N100),表示项链上珠子的个数。第二行是 N N N 个用空格隔开的正整数,所有的数均不超过 1000 1000 1000。第 i i i 个数为第 i i i 颗珠子的头标记( 1 ≤ i ≤ N 1 \le i \le N 1iN),当 i < N i<N i<N 时,第 i i i 颗珠子的尾标记应该等于第 i + 1 i+1 i+1 颗珠子的头标记。第 N N N 颗珠子的尾标记应该等于第 1 1 1 颗珠子的头标记。

至于珠子的顺序,你可以这样确定:将项链放到桌面上,不要出现交叉,随意指定第一颗珠子,然后按顺时针方向确定其他珠子的顺序。

输出格式

一个正整数 E E E E ≤ 2.1 × 1 0 9 E\le 2.1 \times 10^9 E2.1×109),为一个最优聚合顺序所释放的总能量。

样例 #1

样例输入 #1

4
2 3 5 10

样例输出 #1

710

算法思想

根据题目描述,测试样例的合并过程如下:
在这里插入图片描述
由于只能合并相邻两个珠子,因此可以使用区间型动态规划的思想进行处理。

状态表示

f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j]表示从第 i i i颗珠子一直合并到第 j j j颗珠子释放的最大能量

状态计算

从最小的聚合长度 2 2 2开始计算,以每次聚合为阶段,枚举聚合的起点,根据最后一次聚合的位置可以分为下面几种情况:

  • 最后一次在 i i i位置聚合,即将第 i i i颗珠子和后面的 [ i + 1... j ] [i+1...j] [i+1...j]珠子聚合,得到的分数为 f [ i ] [ i ] + f [ i + 1 ] [ j ] + s [ i ] × s [ i + 1 ] × r [ j ] f[i][i]+f[i+1][j]+s[i]\times s[i+1]\times r[j] f[i][i]+f[i+1][j]+s[i]×s[i+1]×r[j]

  • 最后一次在 i + 1 i+1 i+1位置聚合,即将前面的 [ i . . . i + 1 ] [i...i+1] [i...i+1]颗珠子和后面的 [ i + 2... j ] [i+2...j] [i+2...j]颗珠子聚合,得到的分数为 f [ i ] [ i + 1 ] + f [ i + 2 ] [ j ] + s [ i ] × s [ i + 2 ] × r [ j ] f[i][i+1]+f[i+2][j]+s[i]\times s[i+2]\times r[j] f[i][i+1]+f[i+2][j]+s[i]×s[i+2]×r[j]

  • 最后一次在 k k k位置聚合,即将前面的 [ i . . . k ] [i...k] [i...k]颗珠子和后面的 [ k + 1... j ] [k+1...j] [k+1...j]颗珠子聚合,得到的分数为 f [ i ] [ i + k ] + f [ k + 1 ] [ j ] + s [ i ] × s [ k + 1 ] × r [ j ] f[i][i+k]+f[k+1][j]+s[i]\times s[k+1]\times r[j] f[i][i+k]+f[k+1][j]+s[i]×s[k+1]×r[j]

  • 最后一次在 j − 1 j-1 j1位置聚合,即将前面的 [ i . . . j − 1 ] [i...j-1] [i...j1]颗珠子和第 j j j颗珠子聚合,得到的分数为 f [ i ] [ j − 1 ] + f [ j ] [ j ] + s [ i ] × s [ j ] × r [ j ] f[i][j-1]+f[j][j]+s[i]\times s[j]\times r[j] f[i][j1]+f[j][j]+s[i]×s[j]×r[j]

f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j]为以上情况的最大值。其中 s [ i ] s[i] s[i]表示第 i i i颗能量珠的头标记, r [ j ] r[j] r[j]表示第 j j j颗能量珠的尾标记, s [ i ] × s [ j ] × r [ j ] s[i]\times s[j]\times r[j] s[i]×s[j]×r[j]表示将两堆能量珠聚合释放的能量。

初始状态

  • 为计算最大值 f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j]应初始化 0 0 0
  • f [ i ] [ i ] f[i][i] f[i][i]表示合并1堆,无效状态也应初始化为 0 0 0

除此之外,由于可以随意指定第一颗珠子,然后按顺时针方向确定其他珠子的顺序,也就是说可以从任何一点出发进行合并。因此,需要采用拆环为链的方式进行处理,最后求以任意起点开始求释放能量的最大值。

时间复杂度

状态数为 n × n n\times n n×n,状态计算时需要枚举最后一次合并位置,因此时间复杂度为 O ( n 3 ) O(n^3) O(n3)

代码实现

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 210;
int f[N][N];
//s[i]表示第i颗珠子的头标记,r[i]表示尾标记
int s[N], r[N];
int main()
{
    int n;
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i ++) 
    {
        cin >> s[i];
        s[i + n] = s[i]; //拆环为链
    }
    //处理尾标记
    for(int i = 1; i < 2 * n; i ++) r[i] = s[i + 1];
    //枚举聚合长度
    for(int len = 2; len <= n; len ++)
    {
        //枚举聚合起点
        for(int i = 1; i + len - 1 <= n * 2; i ++)
        {
            int j = i + len - 1; //聚合的结束位置
            //枚举聚合位置
            for(int k = i; k < j; k ++)
                f[i][j] = max(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + s[i] * s[k + 1] * r[j]);
        }
    }
    //求以任一点为起点的最大值
    int ans = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i ++)
        ans = max(ans, f[i][i + n - 1]);
    cout << ans;
    return 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1237263.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

【CodeTop】TOP 100 刷题 11-20

文章目录 11. 二叉树的层序遍历题目描述代码与解题思路 12. 搜索旋转排序数组题目描述代码与解题思路 13. 买卖股票的最佳时机题目描述代码和解题思路 14. 岛屿数量题目描述代码与解题思路 15. 环形链表题目描述代码与解题思路 16. 有效的括号题目描述代码与解题思路 17. 合并两…

呼叫中心自建好还是云外呼好用?

传统的呼叫中心在科技的发展下已经被不适用了&#xff0c;都开始使用起智能化的呼叫中心&#xff0c;一个是自建式呼叫中心&#xff0c;一个是云外呼系统。那自建式呼叫中心与云外呼系统的区别有哪些呢&#xff1f; 1、企业自建呼叫中心 劣势 系统维护更新难&#xff1a;自建…

我的创作纪念日2048天

机缘 在这特殊的日子里&#xff0c;我要庆祝我的 CSDN 创作纪念日——已经坚持了整整2048天&#xff01; 在这2048天里&#xff0c;我经历了很多成长和收获。作为一名技术写手&#xff0c;我投入了大量的时间和精力来分享我的知识和经验。我曾经写过关于数据库、数据同步、数…

AI一点通:卷积神经网络的输出节点大小如何计算?全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络&#xff08;CNN&#xff09;时&#xff0c;一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小&#xff0c;以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。 以Pytorch中的一维CNN为例&#xff0c; self.conv1 nn.Conv1d(in_channels1, out_channels64, kernel_s…

python数据结构与算法-10_递归

递归 Recursion is a process for solving problems by subdividing a larger problem into smaller cases of the problem itself and then solving the smaller, more trivial parts. 递归是计算机科学里出现非常多的一个概念&#xff0c;有时候用递归解决问题看起来非常简单…

面对网络渠道低价 品牌如何应对

品牌在发展过程中&#xff0c;会不断拓展自己的销售渠道&#xff0c;网站渠道是顺应消费者习惯的一种销售战场&#xff0c;没有品牌会轻易丢弃这个渠道&#xff0c;但是网络渠道的低价又是很常见的&#xff0c;所以只有及时的治理渠道低价&#xff0c;对应的渠道才会发展越来越…

【shell】shell指令学习

仅供本人自学&#xff0c;完全从自己可以理解的角度写的&#xff0c;知识点都是copy网上已有的学习资料&#xff0c;侵权请联系本人删除&#xff0c;谢谢。 1. 文本资料学习 学习Linux&#xff0c;从掌握grep、sed、awk开始吧。 Linux文本三剑客超详细教程—grep、sed、awk …

【AGC】鸿蒙应用软件包上传问题解析

【问题背景】 近期收到了一些反馈&#xff0c;一些鸿蒙元服务开发者在发布应用市场的过程中&#xff0c;上传.app包时遇到了不同的报错&#xff0c;导致上传失败&#xff0c;下面来看一下这些报错的具体原因&#xff0c;如何正确打包上传。 【问题描述1】 HarmonyOS元服务软件…

排序算法--选择排序

实现逻辑 ① 第一轮从下标为 1 到下标为 n-1 的元素中选取最小值&#xff0c;若小于第一个数&#xff0c;则交换 ② 第二轮从下标为 2 到下标为 n-1 的元素中选取最小值&#xff0c;若小于第二个数&#xff0c;则交换 ③ 依次类推下去…… void print_array(int a[], int n){f…

逐字节讲解 Redis 持久化(RDB 和 AOF)的文件格式

前言 相信各位对 Redis 的这两种持久化机制都不陌生&#xff0c;简单来说&#xff0c;RDB 就是对数据的全量备份&#xff0c;AOF 则是增量备份&#xff0c;而从 4.0 版本开始引入了混合方式&#xff0c;以 7.2.3 版本为例&#xff0c;会生成三类文件&#xff1a;RDB、AOF 和记…

这7款神仙软件,程序员必备!

如果你是程序员、开发者、网络运维等 IT 从业者日常工作中大家肯定会用到很多网站&#xff0c;今天给大家带来7款压箱底的神仙软件&#xff0c;希望可以帮助有需要的码农朋友实现更高效地办公。 一、Everything 适用&#xff1a;本地文件搜索神器 就是为了极速检索而生,其实…

随机微分方程数值模拟

http://www.lpma-paris.fr/pageperso//lemaire/projets/Papers/NiVi08.pdf See 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/28628912

CRM商机管理软件:构建客户为中心的管理理念

企业为什么选择CRM商机管理软件&#xff1f;1.CRM软件能够帮助企业建立以客户为中心的管理理念&#xff1b;2.CRM商机管理软件全面直观的展示客户数据&#xff1b;3.市场人员可以制订个性化的营销策略&#xff1b;4.移动应用为外出的销售带来的便利。 1.构建客户为中心的管理理…

2304. 网格中的最小路径代价 : 从「图论最短路」过渡到「O(1) 空间的原地模拟」

题目描述 这是 LeetCode 上的 「2304. 网格中的最小路径代价」 &#xff0c;难度为 「中等」。 Tag : 「最短路」、「图」、「模拟」、「序列 DP」、「动态规划」 给你一个下标从 0 开始的整数矩阵 grid&#xff0c;矩阵大小为 m x n&#xff0c;由从 0 到 的不同整数组成。 你…

Java线程的学习

本来我以为这可能只是Java里的一小块知识点&#xff0c;但当我搜索自己关注的Up主的网课时&#xff0c;觉得还是开一个系列来记录好了。我的记录绝不仅仅是照搬课程中的内容&#xff0c;我会带上自己的理解以及示例代码、并且是按照本人的专业课老师上课的节奏来记录&#xff0…

maven打包可执行jar含依赖lib

修改pom.xml <build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><!-- jdk8可用&#xff0c;其他jdk版本可能需改插件版本 --><version>2.3.7.RE…

迁新址 启新程|美创科技杭州总部乔迁仪式圆满举行

“迁新址 启新程” 2023年11月21日 美创科技杭州总部乔迁仪式隆重举行 杭州未来科技城管委会、余杭国投集团、浙江省网络空间安全协会、浙江鸿程、华睿投资、金艮投资、如山资本、赛伯乐投资、宽带资本、普华投资、国中创投、密码资本、东方富海、之江商学、阿里云、联通&…

AI辅助带货直播场景源码系统 附带网站的搭建教程

互联网技术的发展和普及&#xff0c;直播带货行业迅速崛起。然而&#xff0c;直播带货在带来商机的同时&#xff0c;也面临着诸多挑战。如直播内容缺乏新意、转化率低等问题。针对这些问题&#xff0c;AI辅助带货直播场景源码系统应运而生&#xff0c;旨在利用人工智能技术&…

项目管理PMP6.0-五大过程组、十大知识领域、四十九个过程(记忆码:7664363734)

项目管理PMP6.0-五大过程组、十大知识领域、四十九个过程&#xff08;记忆码&#xff1a;7664363734&#xff09; 项目经理的影响力范围三者关系图&#xff08;五大过程组、十大知识领域、四十九个过程&#xff09;五大过程组十大知识领域十大知识领域之间联系 四十九个过程&am…

C# Onnx 特征匹配 DeDoDe 检测,不描述---描述,不检测

目录 介绍 效果 模型信息 项目 代码 下载 介绍 github地址&#xff1a;https://github.com/Parskatt/DeDoDe DeDoDe &#x1f3b6; Detect, Dont Describe - Describe, Dont Detect, for Local Feature Matching The DeDoDe detector learns to detect 3D consisten…