AcWing算法提高课:区间DP

news2024/12/29 11:04:00

两种实现方式

循环式

一般对于一维的DP问题可以应用。

for(len = 1; len <= n; len++)
    for(l = 1; l + len-1 <= n; l++)
        r = l + len - 1;
        //枚举方案数

记忆化搜索式

一般在二维DP中使用

循环也倒是可以,但是层数太多,所以使用记忆化进行实现。

常见策略

环形变链

原理:

  • 对于一个环形的DP,(例如石子合并),每合并一次,就相当于在石子之间连了一条边。总共需要 n − 1 n-1 n1次合并,所以还有一条边没有连。所以理所应当可以在缺口处断开。
  • 由于有n个缺口,所以要枚举缺口的位置(时间复杂度 O ( N 4 ) O(N^4) O(N4)),不可行
  • 但是如果把原来的链复制一份,拼在后面,这样的话,做一次DP,就可以得到从所有缺口处断开的值,时间复杂度 O (   ( 2 N ) 3   ) O( \space (2N)^3 \space ) O( (2N)3 )

1068. 环形石子合并

n 堆石子绕圆形操场排放,现要将石子有序地合并成一堆。

规定每次只能选相邻的两堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数记做该次合并的得分。

请编写一个程序,读入堆数 n 及每堆的石子数,并进行如下计算:

  • 选择一种合并石子的方案,使得做 n1 次合并得分总和最大。
  • 选择一种合并石子的方案,使得做 n1 次合并得分总和最小。

输入格式

第一行包含整数 n,表示共有 n 堆石子。

第二行包含 n 个整数,分别表示每堆石子的数量。

输出格式

输出共两行:

第一行为合并得分总和最小值,

第二行为合并得分总和最大值。

数据范围

1n200

输入样例:

4
4 5 9 4

输出样例:

43
54
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 402
int a[N];
int s[N];
int f[N][N];
int g[N][N];
int n;
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int i =1; i <= n; i++)
    {
        scanf("%d", a+i);
        a[i+n] = a[i];
    }
    memset(f, 0x3f, sizeof f);
    for(int i = 1; i <= 2 *n; i++) f[i][i] = 0;
    for(int i = 1; i <= 2 * n; i ++){
        s[i] = s[i - 1] + a[i];
    }
    for(int len = 1; len <= n; len ++){
        for(int l = 1; l + len - 1 <= 2 * n; l++){
            int r = l + len - 1;
            for(int k = l; k < r; k++){
                f[l][r] = min(f[l][r], f[l][k] + f[k+1][r] + s[r] - s[l - 1]);
                g[l][r] = max(g[l][r], g[l][k] + g[k+1][r] + s[r] - s[l - 1]);
            }
        }
    }
    int maxv = 0, minv = 0x3f3f3f3f;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        maxv = max(maxv, g[i][i + n - 1]);
        minv = min(minv, f[i][i + n - 1]);
    }
    printf("%d\n%d", minv, maxv);
    return 0;
}

320. 能量项链

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 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,尾标记为r,后一颗能量珠的头标记为 r,尾标记为 n,则聚合后释放的能量为 mrn(Mars单位),新产生的珠子的头标记为 m,尾标记为 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=4,4颗珠子的头标记与尾标记依次为(2,3) (3,5) (5,10) (10,2)。

我们用记号⊕表示两颗珠子的聚合操作,(j⊕k)表示第 j,k 两颗珠子聚合后所释放的能量。则

第4、1两颗珠子聚合后释放的能量为:(4⊕1)=1023=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)= 1023+1035+10510=710。

输入格式
输入的第一行是一个正整数 N,表示项链上珠子的个数。

第二行是N个用空格隔开的正整数,所有的数均不超过1000,第 i 个数为第 i 颗珠子的头标记,当i<N时,第 i 颗珠子的尾标记应该等于第 i+1 颗珠子的头标记,第 N 颗珠子的尾标记应该等于第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
输出只有一行,是一个正整数 E,为一个最优聚合顺序所释放的总能量。

输入样例

4
2 3 5 10

输出样例

710

其实就是类似于算法书上的矩阵连乘的优化。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 204
int a[N];
int f[N][N];
int n;
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        scanf("%d", a+i);
        a[i+n] = a[i];
    }
    a[1+2*n] = a[1];
    for(int len = 2; len <= n; len++)
    {
        for(int l = 1; l + len - 1 <= n * 2; l++){
            int r = l + len - 1;
            for(int k = l; k <r; k++){
                f[l][r] = max(f[l][r], f[l][k] + f[k+1][r] + a[l]*a[k+1]*a[r+1]);
            }
        }
    }
    int maxv = 0;
    for(int i = 1; i<= n; i++){
        maxv = max(maxv, f[i][i + n - 1]);
    }
    printf("%d", maxv);
    return 0;
}

1069. 凸多边形的划分

给定一个具有 N 个顶点的凸多边形,将顶点从 1N 标号,每个顶点的权值都是一个正整数。

将这个凸多边形划分成 N2 个互不相交的三角形,对于每个三角形,其三个顶点的权值相乘都可得到一个权值乘积,试求所有三角形的顶点权值乘积之和至少为多少。

输入格式

第一行包含整数 N,表示顶点数量。

第二行包含 N 个整数,依次为顶点 1 至顶点 N 的权值。

输出格式

输出仅一行,为所有三角形的顶点权值乘积之和的最小值。

数据范围

N50
数据保证所有顶点的权值都小于 1 0 9 10^9 109

输入样例:

5
121 122 123 245 231

输出样例:

12214884

这一道题目根本不需要当成环,然后拆开来复制一份!!!

相关基本原理

  • 要是把这一个多边形剖分以后,每一个外面的边都是一个三角形的边。所以我随便取一条边开始。
  • 通过这条边,取异于这一条边的两个端点的中间的点,连起来,就是一个三角形。
  • 这个三角形,把原来的分成了两部分,一部分是左面,一部分是右面,还有一部分是中间的三角形。

image

首先,据说java还有高精度,所以我先尝个鲜

import java.util.Scanner;
import java.math.BigInteger;
public class Main {
	static final int N = 55;
	static BigInteger f[][] = new BigInteger[N][N];
	static int n;
	static int []w = new int[N];
	public static void main(String[] args) {
		Scanner scan = new Scanner(System.in);
		n = scan.nextInt();
		for(int i = 1; i <= n; i++) w[i] = scan.nextInt();
		for(int i = 0; i <= n; i++) {
			for(int j = 0; j <= n; j++) {
				f[i][j] =  BigInteger.valueOf(0);
			}
		}
		for(int len = 3; len <= n; len ++) {
			for(int l = 1; l + len - 1 <= n; l++) {
				int r = l + len - 1;
				f[l][r] = f[l][l+1].add(f[l+1][r]).add(BigInteger.valueOf(w[l]).multiply(BigInteger.valueOf(w[l+1])).multiply(BigInteger.valueOf(w[r])) );
				for(int k = l + 2; k < r; k++) {
					BigInteger tmp1 = f[l][k].add(f[k][r]);
					BigInteger tmp2 = tmp1.add(BigInteger.valueOf(w[l]).multiply(BigInteger.valueOf(w[k])).multiply(BigInteger.valueOf(w[r])));
					if(f[l][r].compareTo(tmp2) == 1) f[l][r] = tmp2;
				}
			}
		}
		System.out.println(f[1][n]);
	}
}

java这么繁琐,快把老夫累死,还不如C++手搓高精度

手搓办法:首先假装不是高精度,然后再认为是高精度(这样成功率高一点)

第一步:先把样例过了

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 55
typedef long long ll;
ll a[N];
long long f[N][N];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%lld", a+i);
  
    for(int len = 3; len <= n; len ++)
    {
        for(int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){
            int j = i + len - 1;
            f[i][j] = 0x3f3f3f3f;
            for(int k = i + 1; k < j; k++){
                f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k][j] + a[i]*a[j]*a[k]);
            }
        }
    }
    cout << f[1][n];
    return 0;
}

第二步:使用数组造一个高精度

第三步:最终代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 55
typedef long long ll;
ll w[N];
#define M 35
ll f[N][N][M];
void add(ll a[], ll b[])
{
    static ll c[M];
    memset(c, 0, sizeof c);
    ll t = 0;
    for(int i = 0; i < M; i++){
        t += a[i] + b[i];
        c[i] = t % 10;
        t /= 10;
    }
    memcpy(a, c, sizeof c);
}
void mul(ll *a, ll b)
{
    static ll c[M];
    memset(c, 0, sizeof c);
    ll t = 0;
    for(int i = 0; i < M; i ++)
    {
        t += a[i] * b;
        c[i] = t % 10;
        t /= 10;
    }
    memcpy(a, c, sizeof(c));
}
inline int cmp(ll a[], ll b[])
{
    for(int i = M-1; i >= 0; i--)
    {
        if(a[i] > b[i]) return 1;
        else if(a[i] < b[i]) return -1;
    }
    return 0;
}
void Print(ll *a)
{
    int k = M-1;
    while(k && !a[k]) k--;
    while(k >= 0) {
        printf("%d", a[k--]);
    }
}

int main()
{
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%lld", w+i);
  
    for(int len = 3; len <= n; len ++)
    {
        for(int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){
            int j = i + len - 1;
            f[i][j][M-1] = 1;
            for(int k = i + 1; k < j; k++){
                static ll tmp[M];
                memset(tmp, 0, sizeof tmp);
                tmp[0] = 1;
                mul(tmp, w[i]);
                mul(tmp, w[j]);
                mul(tmp, w[k]);
                add(tmp, f[i][k]);
                add(tmp, f[k][j]);
                if(cmp(tmp, f[i][j]) == -1){
                    memcpy(f[i][j], tmp, sizeof tmp);
                }
            }
        }
    }
    Print(f[1][n]);
    return 0;
}

输出具体方案

479. 加分二叉树

设一个 n 个节点的二叉树 tree 的中序遍历为(1,2,3,,n),其中数字 1,2,3,,n 为节点编号。

每个节点都有一个分数(均为正整数),记第 i 个节点的分数为 di,tree 及它的每个子树都有一个加分,任一棵子树 subtree(也包含 tree 本身)的加分计算方法如下:

subtree的左子树的加分 × subtree的右子树的加分 + subtree的根的分数

若某个子树为空,规定其加分为 1。

叶子的加分就是叶节点本身的分数,不考虑它的空子树。

试求一棵符合中序遍历为(1,2,3,,n)且加分最高的二叉树 tree。

要求输出:

(1)tree的最高加分

(2)tree的前序遍历

输入格式

第 1 行:一个整数 n,为节点个数。

第 2 行:n 个用空格隔开的整数,为每个节点的分数(0<分数<100)。

输出格式

1 行:一个整数,为最高加分(结果不会超过int范围)。

第 2 行:n 个用空格隔开的整数,为该树的前序遍历。如果存在多种方案,则输出字典序最小的方案。

数据范围

n<30

输入样例:

5
5 7 1 2 10

输出样例:

145
3 1 2 4 5

这里我使用了g[]数组进行了记录,其实也可以不记录,然后再DFS里面搜索从哪里转移就行。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 35
int f[N][N];
int g[N][N];
int w[N];
int n;
void dfs(int l, int r)
{
    if(l > r){
        return ;
    }
    int root = g[l][r];
    printf("%d ", root);
    dfs(l, root - 1);
    dfs(root + 1, r);
}
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) scanf("%d", w+i);
  
    for(int len = 1; len <= n; len ++){
        for(int l = 1; l + len - 1 <= n; l++){
            int r = l + len - 1;
            if(len == 1) {
                f[l][r] = w[l];
                g[l][r] = l;
            }
            else
            {
                for(int k = l; k <= r; k++){
                    int left = k == l ? 1 : f[l][k-1];
                    int right = k == r? 1 : f[k+1][r];
                    int t = left * right + w[k];
                    if(t > f[l][r]){
                        f[l][r] = t;
                        g[l][r] = k;
                    }
                  
                }
            }
        }
    }
    cout << f[1][n] << "\n";
    dfs(1, n);
    return 0;
}

二维区间DP

321. 棋盘分割

将一个 8×8 的棋盘进行如下分割:将原棋盘割下一块矩形棋盘并使剩下部分也是矩形,再将剩下的部分继续如此分割,这样割了 (n−1) 次后,连同最后剩下的矩形棋盘共有 n 块矩形棋盘。(每次切割都只能沿着棋盘格子的边进行)

image

原棋盘上每一格有一个分值,一块矩形棋盘的总分为其所含各格分值之和。

现在需要把棋盘按上述规则分割成 n 块矩形棋盘,并使各矩形棋盘总分的均方差最小。

image

请编程对给出的棋盘及 n,求出均方差的最小值。

输入格式

第 1 行为一个整数 n。

第 2 行至第 9 行每行为 8个小于 100 的非负整数,表示棋盘上相应格子的分值。每行相邻两数之间用一个空格分隔。

输出格式

输出最小均方差值(四舍五入精确到小数点后三位)。

数据范围

1<n<15

输入样例:

3
1 1 1 1 1 1 1 3
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 0 3

输出样例:

1.633

题解

在这一道题目中可以看到分治的影子。

切完一个之后转移到下一个小的区域。

在这里,是需要求解标准差差的最小值,等价于求解方差的最小值。

由于分母上的 n 已经给定,并且 x ˉ \bar{x} xˉ的值已经固定,所以仅仅需要让 ( x i − x ˉ ) 2 (x_i - \bar{x})^2 (xixˉ)2最小就可以了。

采用记忆化搜索:f[x1][y1][x2][y2][k]表示左上角坐标为(x1, y1),右下角坐标为(x2, y2)的区域,进行了 n − k + 1 n - k + 1 nk+1次剖分之后的 ( x i − x ˉ ) 2 (x_i - \bar{x})^2 (xixˉ)2的最小值。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[10][10];
double f[10][10][10][10][18];
double avg = 0;
int s[10][10];
double count(int x1, int y1, int x2, int y2)
{
    double res = 0;
    res = s[x2][y2] - s[x2][y1 - 1] - s[x1 - 1][y2] + s[x1 - 1][y1 - 1];
    return (res - avg)*(res - avg) / n;
}
double dfs(int x1, int y1, int x2, int y2, int k)
{
    double &p = f[x1][y1][x2][y2][k];
    if(p >= 0) return p;
    if(k == 1){
        p = count(x1, y1, x2, y2);
        return p;
    }
    double minv = 1e30;
    for(int i = x1; i < x2; i++){
        minv = min(minv, dfs(x1, y1, i, y2, k - 1) + count(i + 1, y1, x2, y2));
        minv = min(minv, dfs(i + 1, y1, x2, y2, k - 1) + count(x1, y1, i, y2));
    }
  
    for(int i = y1; i < y2; i++){
        minv = min(minv, dfs(x1, y1, x2, i, k - 1) + count(x1, i + 1, x2, y2));
        minv = min(minv, dfs(x1, i + 1, x2, y2, k - 1) + count(x1, y1, x2, i));
    }
    p = minv;
    return p;
}
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int  i = 1; i <= 8; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= 8; j ++){
            scanf("%d", &a[i][j]);
        }
    }
    for(int i = 1; i <= 8; i++){
        for(int j = 1; j <= 8; j ++){
            s[i][j] = a[i][j] + s[i][j-1] + s[i - 1][j] - s[i - 1][j - 1];
        }
    }
    avg = (double)s[8][8] / n;
    memset(f, -1, sizeof f);
    printf("%.3lf\n", sqrt(dfs(1, 1, 8, 8, n)));

    return 0;
}

改BUG记录:有时候觉得自己写的逻辑没有问题,这时候就要关注是不是某一个字母写成了另一个字母

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今天早晨明杰终于把魔兽世界的私服搭建成功可以运行了。挺happy。记录一下搭建的全过程&#xff1a;1.先下载私服服务器端&#xff1a;从mangoscn.com下载大芒果ftp://www.mangoscn.com/TCCN-3.2.2-Trinity5749.exe从这个地址下载不需要注册&#xff0c;如果从mangoscn.com的网…

Python+Yolov5反光衣黄色马甲特征识别监测快速锁定目标人物体

程序示例精选 PythonYolov5反光衣识别 如需安装运行环境或远程调试&#xff0c;见文章底部微信名片&#xff0c;由专业技术人员远程协助&#xff01; 前言 Yolov5比较Yolov4,Yolov3等其他识别框架&#xff0c;速度快&#xff0c;代码结构简单&#xff0c;识别效率高&#xff0…

计算机网络进阶 ---- MGRE ---- NHRP ---- 详解

一、MGRE&#xff08;多点GRE&#xff09;&#xff1a; 属于 NBMA 网络类型&#xff1b;在所有要连通的网络之间仅需要构建一个MA网段即可&#xff1b;且仅可以存在一个 固定的 IP地址&#xff0c;看作中心站点&#xff1b;其他分支站点可以是动态的 IP地址&#xff0c;节省成…

从recat源码角度看setState流程

setState setState() 将对组件 state 的更改排入队列批量推迟更新&#xff0c;并通知 React 需要使用更新后的 state 重新渲染此组件及其子组件。其实setState实际上不是异步&#xff0c;只是代码执行顺序不同&#xff0c;有了异步的感觉。 使用方法 setState(stateChange | u…

助力生产质量检验,基于YOLOV5实现香烟质量缺陷检测

生产质量环境的检验始终是一个热门的应用场景&#xff0c;在之前一些项目和文章中我也做过一些相关的事情&#xff0c;比如PCB电路板相关的&#xff0c;如下&#xff1a;《助力质量生产&#xff0c;基于目标检测模型MobileNetV2-YOLOv3-Lite实现PCB电路板缺陷检测》本质的目的就…

含泪赔了近200万,我终于明白不是什么人都能干电商的……

文|螳螂观察 作者|图霖 又是一年年货节&#xff0c;围绕电商相关话题的讨论正在增多。 都说现在入行做电商十有九亏&#xff0c;但《螳螂观察》注意到一组数据&#xff1a;截至7月31日&#xff0c;过去一年入淘创业者的数量仍在增长&#xff0c;淘宝天猫净增了近120万商家&a…

每天五分钟机器学习:如何使用误差分析来构造最优的异常检测算法

本文重点 在异常检测算法中,我们要做的事情之一就是使用正态(高斯)分布来对特征向量进行建模p(xi;μi,σi),所以输入到算法中的特征变量很重要。 特征变量不符合高斯分布怎么办 首先我们需要知道一点,有些特征变量的数据并不符合高斯分布,但是我们假设它们符合高斯分…

中西方哲学史概要

中西方哲学史概要 哲学的定义 哲学在古希腊是 “爱智慧” 的意思&#xff0c;一切的知识都可以称之为“哲学”&#xff0c;它是对基本和普遍之问题研究的学科&#xff0c;是关于世界观的理论体系。很多人说懂哲学的人很可怕&#xff0c;其实这是错误的&#xff0c;因为真正懂哲…

【linux命令】查看进程活动的命令

ps进程信息 ps用于显示系统内的所有进程 -l或l 采用详细的格式来显示进程状况 常用方式&#xff1a; ps -elf 和ps -ef rootecs-x-large-2-linux-20200309113627:/home/etcd_msg_server# ps -ef UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD root 1 …

C++入门 -- 模板初阶与string简介

目录 模板&#xff1a; 函数模板 类模板 STL简介&#xff1a; string: string类对象的常见构造 string类对象的容量操作 string类对象的访问及遍历 模板&#xff1a; 在C语言阶段&#xff0c;当我们需要交换两个int类型的数据就需要写一个支持int类型交换的Swap函数…

如何使用ArcGIS Pro自动矢量化建筑

概述相信你在使用ArcGIS Pro的时候已经发现了一个问题&#xff0c;那就是ArcGIS Pro没有ArcScan&#xff0c;确实在ArcGIS Pro中Esri移除了ArcScan&#xff0c;没有了ArcScan我们如何自动矢量化地图&#xff0c;从地图中提取建筑等要素呢&#xff0c;这里为大家介绍另外一种方法…

可视化深度学习模型的方法/工具

介绍 可以使用 TensorBoard 来可视化深度学习模型。TensorBoard 是 TensorFlow 中的一个可视化工具,可以帮助您在训练期间和训练后可视化模型的训练曲线、模型结构、激活值和权值分布等信息。可以使用 TensorBoard 的命令行工具或在 Jupyter 笔记本中使用 TensorBoard magic …

【Linux】权限理解(粘滞位设置)

目  录1 权限的概念2 权限管理2.1 文件类型及其访问权限2.2 文件权限值的表示方法2.3 文件访问权限设置2.4 目录权限&#xff08;粘滞位&#xff09;1 权限的概念 所谓权限&#xff0c;实际上是对人的约束&#xff0c;在Linux中&#xff0c;是对普通用户的约束。一件事情&…

蓝桥杯嵌入式之 Keil 仿真与调试

这篇文章为大家讲解 蓝桥杯嵌入式的 Keil 仿真与调试 &#xff0c; 这在比赛和今后的工作中都是常用的。大家看完后一定会对此有一个深刻的认识。 文章目录前言一、调试器的准备工作&#xff1a;1.在 Keil uVision集成开发环境下&#xff0c;选择CMSIS-DAP Debugger调试器。2.在…

final关键字深入解析

final关键字特性 final关键字在java中使用非常广泛&#xff0c;可以申明成员变量、方法、类、本地变量。一旦将引用声明为final&#xff0c;将无法再改变这个引用。final关键字还能保证内存同步&#xff0c;本博客将会从final关键字的特性到从java内存层面保证同步讲解。这个内…