• 动态规划 最大子矩阵


    问题描述:(具体见http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1081)
    给定一个n*n(0<n<=100)的矩阵,请找到此矩阵的一个子矩阵,并且此子矩阵的各个元素的和最大,输出这个最大的值。
    Example:
    0 -2 -7 0
    9 2 -6 2
    -4 1 -4 1
    -1 8 0 -2
    其中左上角的子矩阵:
    9 2
    -4 1
    -1 8
    此子矩阵的值为9+2+(-4)+1+(-1)+8=15。
    我们首先想到的方法就是穷举一个矩阵的所有子矩阵,然而一个n*n的矩阵的子矩阵的个数当n比较大时时一个很大的数字 O(n^2*n^2),显然此方法不可行。
    怎么使得问题的复杂度降低呢?对了,相信大家应该知道了,用动态规划。对于此题,怎么使用动态规划呢?
    让我们先来看另外的一个问题(最大子段和问题):
    给定一个长度为n的一维数组a,请找出此数组的一个子数组,使得此子数组的和sum=a[i]+a[i+1]+……+a[j]最大,其中i>=0,i<n,j>=i,j<n,例如
    31 -41 59 26 -53 58 97 -93 -23 84
    子矩阵59+26-53+58+97=187为所求的最大子数组。
    第一种方法-直接穷举法:
    maxsofar=0;
    for i = 0 to n
    {
    for j = i to n
    {
    sum=0;
    for k=i to j
    sum+=a[k]
    if (maxsofar>sum)
    maxsofar=sum;
    }
    }
    第二种方法-带记忆的递推法:
    cumarr[0]=a[0]
    for i=1 to n //首先生成一些部分和
    {
    cumarr[i]=cumarr[i-1]+a[i];
    }
    maxsofar=0
    for i=0 to n
    {
    for j=i to n //下面通过已有的和递推
    {
    sum=cumarr[j]-cumarr[i-1]
    if(sum>maxsofar)
    maxsofar=sum
    }
    }
    显然第二种方法比第一种方法有所改进,时间复杂度为O(n*n)。
    下面我们来分析一下最大子段和的子结构,令b[j]表示从a[0]~a[j]的最大子段和,b[j]的当前值只有两种情况,(1) 最大子段一直连续到a[j] (2) 以a[j]为起点的子段,不知有没有读者注意到还有一种情况,那就是最大字段没有包含a[j],如果没有包含a[j]的话,那么在算b[j]之前的时候我们已经算出来了,注意我们只是算到位置为j的地方,所以最大子断在a[j]后面的情况我们可以暂时不考虑。
    由此我们得出b[j]的状态转移方程为:b[j]=max{b[j-1]+a[j],a[j]},
    所求的最大子断和为max{b[j],0<=j<n}。进一步我们可以将b[]数组用一个变量代替。
    得出的算法如下:
    int maxSubArray(int n,int a[])
    {
    int b=0,sum=-10000000;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
    if(b>0) b+=a[i];
    else b=a[i];
    if(b>sum) sum=b;
    }
    return sum;
    }
    这就是第三种方法-动态规划。
    
    现在回到我们的最初的最大子矩阵的问题,这个问题与上面所提到的最大子断有什么联系呢?
    假设最大子矩阵的结果为从第r行到k行、从第i列到j列的子矩阵,如下所示(ari表示a[r][i],假设数组下标从1开始):
    | a11 …… a1i ……a1j ……a1n |
    | a21 …… a2i ……a2j ……a2n |
    | . . . . . . . |
    | . . . . . . . |
    | ar1 …… ari ……arj ……arn |
    | . . . . . . . |
    | . . . . . . . |
    | ak1 …… aki ……akj ……akn |
    | . . . . . . . |
    | an1 …… ani ……anj ……ann |
    那么我们将从第r行到第k行的每一行中相同列的加起来,可以得到一个一维数组如下:
    (ar1+……+ak1, ar2+……+ak2, ……,arn+……+akn)
    由此我们可以看出最后所求的就是此一维数组的最大子断和问题,到此我们已经将问题转化为上面的已经解决了的问题了。
    [cpp] view plaincopyprint?
    #include<iostream>
    using namespace std;
    int dp[102][102];
    int maxsub(int n,int a[])
    {
    int i,sum=0,b=0;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
    if(b>0)b+=a[i];
    else b=a[i];
    if(b>sum)sum=b;
    }
    return sum;
    }
    int main()
    {
    int b[102];
    int n,i,k,j,sum,maxsum;
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
    for(j=1;j<=n;j++)
    {
    scanf("%d",&dp[i][j]);
    }
    }
    maxsum=0;
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
    memset(b,0,sizeof(b));
    for(j=i;j<=n;j++)
    {
    for(k=1;k<=n;k++)
    {
    b[k]+=dp[j][k];
    }
    sum=maxsub(n,b);
    if(sum>maxsum)maxsum=sum;
    }
    }
    printf("%d/n",maxsum);
    }
    return 0;
    }
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