动态规划 —— 线性 DP —— 最大和问题
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
动态规划 —— 线性 DP —— 最大和问题
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
【最大子序列和】
問題定義:對于給定序列 a1,a2,a3……an 尋找它的連續的最大和子數組。
用數組 dp[i] 來保存當前最大的連續子數組,循環遍歷每個數,然后每次檢驗 dp[i-1] 是否大于零,只要大于零就令 dp[i] = dp[i-1]+a[i] ,如果 dp[i-1]<0 ,那么直接令 dp[i]=a[i]
模板:
for(int i=2;i<=n;i++) {if(dp[i-1]>=0)dp[i]=dp[i-1]+a[i];elsedp[i]=a[i]; }【最大子矩陣和】
問題定義:給定一個 n 行 m 列的整數矩陣 A,現在要求 A 的一個子矩陣,使其各元素之和為最大。
最后子矩陣一定是在某兩行之間的,假設子矩陣在第 i 行和第 j 行之間,那么我們可以枚舉所有1<=i<=j<=m,表示最終子矩陣選取的行范圍。
將每一列第 i 行到第 j 行之間的和求出來,形成一個數組 c,于是一個第 i 行到第 j 行之間的最大子矩陣和對應于這個和數組 c 的最大子段和。
模板:
for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=m;j++){int temp;scanf("%d",&temp);a[i][j]=a[i-1][j]+t;} } int ans=-INF; for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=i;j<=n;j++){int sum=0;for(int k=1;k<=m;k++){sum=sum+(a[j][k]-a[i-1][k]);if(sum<0) sum=0;if(sum>ans) ans=sum;}} }【數字三角形】
數字三角形問題一般為:給出一個如下形式的數字三角形,現在要從左上角走到第 i 行第 j 列,每一步只能走到相鄰的結點,求經過的結點的最大數字和
例如:
???? 7
?? 3 8
? 8 1 0?
?2 7 4 4
4 5 2 6 5
用 F[i][j] 表示第 i 行第 j 列的最大和,則有狀態轉移方程:F[i][j]=a[i][j]+max(F[i?1][j],F[i?1][j?1])
模板:
for (int i=n-1;i>=1;--i)for (int j=1;j<=i;++j)a[i][j]+=max(a[i+1][j],a[i+1][j+1]); printf("%d\n",a[1][1]);總結
以上是生活随笔為你收集整理的动态规划 —— 线性 DP —— 最大和问题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 图论 —— 环与块 —— DAG 图判定
- 下一篇: 排列组合(HDU-1521)