• NYOJ 10 skiing(好题)


    skiing

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    难度:5
     
    描述
    Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子
    1 2 3 4 5

    16 17 18 19 6

    15 24 25 20 7

    14 23 22 21 8

    13 12 11 10 9

    一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。
     
    输入
    第一行表示有几组测试数据,输入的第二行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。
    后面是下一组数据;
    输出
    输出最长区域的长度。
    样例输入
    1
    5 5
    1 2 3 4 5
    16 17 18 19 6
    15 24 25 20 7
    14 23 22 21 8
    13 12 11 10 9
    
    样例输出
    25
    很好的题-DFS+DP(LIS),看了网上的代码,很牛的感觉,直接用vis数组来保存搜索的结果,和以前hdu一个叫prime path的题很像。
    这题我想到了搜索和动态规划,但是没想到用vis数组保存搜索结果(递归实现动态规划也没写过,好菜啊~其实仔细想想不就是二叉树的深度算法吗??求解最长
    的单调递增序列。。我还以为可以用LIS算法)
    看来经验还是不够啊,加强练习!
    import java.util.Scanner;
    
    public class skiing {
    	static int n, m; // 行,列
    	static int[][] vis;
    	static int[][] map;
    	static int[][] dir = { { 1, 0 }, { -1, 0 }, { 0, 1 }, { 0, -1 } };
    	static int max;
    	public static void main(String[] args) {
    		Scanner sc = new Scanner(System.in);
    		int tcase = sc.nextInt();
    		while (tcase-- > 0) {
    			n = sc.nextInt();
    			m = sc.nextInt();
    			vis = new int[n][m];
    			map = new int[n][m];
    			for (int i = 0; i < n; i++) {
    				for (int j = 0; j < m; j++) {
    					map[i][j] = sc.nextInt();
    					vis[i][j] = 1;
    				}
    			}
    			int ans = -1;
    			for (int i = 0; i < n; i++) {
    				for (int j = 0; j < m; j++) {
    					DFS(i, j);
    					if(vis[i][j]>ans){
    						ans=vis[i][j];
    					}
    				}
    			}
    			System.out.println(ans);
    		}
    	}
    
    	private static int DFS(int x, int y) {
    		if (vis[x][y] > 1)
    			return vis[x][y]; // 已经搜索过了,直接返回,剪枝
    		for (int i = 0; i < 4; i++) { //单调递增递归求解,好神奇的说
    			int nextx = x + dir[i][0];
    			int nexty = y + dir[i][1];
    			if(nextx<0||nextx>=n||nexty<0||nexty>=m) continue;
    			if(map[x][y]<map[nextx][nexty]){
    				max = DFS(nextx,nexty); //递归搜索下一层,这样用动态规划好少见
    				vis[x][y]=vis[x][y]>=max+1?vis[x][y]:max+1; //
    			}
    		}
    		return vis[x][y]; 
    	}
    
    }
    

      




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