• HUD 1024 Max Sum Plus Plus


    Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
    Total Submission(s): 6725    Accepted Submission(s): 2251


    Problem Description
    Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To be a brave ACMer, we always challenge ourselves to more difficult problems. Now you are faced with a more difficult problem.

    Given a consecutive number sequence S1, S2, S3, S4 ... Sx, ... Sn (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ Sx ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = Si + ... + Sj (1 ≤ i ≤ j ≤ n).

    Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i1, j1) + sum(i2, j2) + sum(i3, j3) + ... + sum(im, jm) maximal (ix ≤ iy ≤ jx or ix ≤ jy ≤ jx is not allowed).

    But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(ix, jx)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^
     
    Input
    Each test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S1, S2, S3 ... Sn.
    Process to the end of file.
     
    Output
    Output the maximal summation described above in one line.
     
    Sample Input
    1 3 1 2 3
    2 6 -1 4 -2 3 -2 3
     
    Sample Output
    6
    8

    本题的大致意思为给定一个数组,求其分成m个不相交子段和最大值的问题。

    Num为给定数组,n为数组中的元素总数,Status[i][j]表示前i个数在选取第i个数的前提下分成j段的最大值,其中1<=j<=i<=n && j<=m,状态转移方程为:

    Status[i][j]=Max(Status[i-1][j]+Num[i],Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])+Num[i])

    乍看一下这个方程挺吓人的,因为题中n的限定范围为1~1,000,000m得限定范围没有给出,m只要稍微大一点就会爆内存。但仔细分析后就会发现Status[i][j]的求解只和Status[*][j]Status[*][j-1]有关所以本题只需要两个一维数组即可搞定状态转移。

    在进行更进一步的分析还会发现其实Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])根本不需要单独求取。在求取now_Status(保存本次状态的数组)的过程中即可对pre_Status(保存前一次状态的数组)进行同步更新。

     

    状态dp[i][j]
    有前j个数,组成i组的和的最大值。
    决策: 第j个数,是在第包含在第i组里面,还是自己独立成组。
    方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j
    空间复杂度,m未知,n<=1000000,  继续滚动数组。
    时间复杂度 n^3. n<=1000000.  显然会超时,继续优化。
    max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个
    的最大值 用数组保存下来  下次计算的时候可以用,这样时间复杂度为 n^2.
     1 /*
     2 状态dp[i][j]有前j个数,组成i组的和的最大值。决策:
     3 第j个数,是在第包含在第i组里面,还是自己独立成组。
     4 方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j
     5 空间复杂度,m未知,n<=1000000,  继续滚动数组。
     6 时间复杂度 n^3. n<=1000000.  显然会超时,继续优化。
     7 max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。
     8 我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个的最大值
     9 用数组保存下来  下次计算的时候可以用,这样时间复杂度为 n^2.
    10 */
    11 
    12 #include<stdio.h>
    13 #include<algorithm>
    14 #include<iostream>
    15 using namespace std;
    16 #define MAXN 1000000
    17 #define INF 0x7fffffff
    18 int dp[MAXN+10];
    19 int mmax[MAXN+10];
    20 int a[MAXN+10];
    21 int main()
    22 {
    23     int n,m;
    24     int i,j,mmmax;
    25     while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
    26     {
    27         for(i=1;i<=n;i++)
    28         {
    29             scanf("%d",&a[i]);
    30             mmax[i]=0;
    31             dp[i]=0;
    32         }
    33         dp[0]=0;
    34         mmax[0]=0;
    35         for(i=1;i<=m;i++)
    36         {
    37                 mmmax=-INF;
    38                 for(j=i;j<=n;j++)
    39                 {
    40                     dp[j]=max(dp[j-1]+a[j],mmax[j-1]+a[j]);
    41                     mmax[j-1]=mmmax;
    42                     mmmax=max(mmmax,dp[j]);
    43                 }
    44         }
    45         printf("%d
    ",mmmax);
    46 
    47     }
    48     return 0;
    49 }
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qiu520/p/3650386.html
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