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前言:
视频讲解链接:https://www.bilibili.com/video/BV1i44y1x7wT?spm_id_from=333.999.0.0
建议大家按随笔顺序阅览,序列型动态规划是常见动态规划类型当中的重点, 占常见动态规划类型里的20%,这里给出的几道题都很经典,大家可以都当作板子抄下来。
动态规划组成部分:
1:确定状态
—确定最后一步(最优策略)
—抽象子问题
2:归纳转移方程
3:初始条件和边界情况
4:计算顺序
4.2.1 Longest Ordered Subsequence (2533)
题意:在一个给定的数值序列中,找到一个子序列,使得这个子序列元素的数值依次递增,并且这个子序列的长度尽可能地大,子序列中的元素在原序列中不一定是连续的。
小笔记:最长递增子序列
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 1001; int main() { int n; scanf("%d", &n); int ans = 1; int D[N]; for (int i = 0; i < n; i++) { int a[N]; scanf("%d", &a[i]); D[i] = 1; for (int j = 0; j < i; j++) if (a[j] < a[i]) // * 就这儿! D[i] = max(D[i], D[j] + 1); ans = max(ans, D[i]); } printf("%d ", ans); return 0; }
以上代码求的是最长递增子序列长度,其他情况修改代码中*的位置:
①最长不降子序列长度,改成a[j] ≤ a[i];
②最长递减子序列长度,改成a[j] > a[i];
③最长不升子序列长度,改成a[j] ≥ a[i];
4.2.2 Wooden Sticks (1065)
题意:有n个木棍,已知长度和重量,将木棍放在机器上加工。机器的设置时间
①第一个木棍需要1分钟;
②处理的木棍长度为l,重量为w,如果下一个木棍长度l’≤l并且w’≤w,不需要设置时间,否则需要1分钟。
计算处理n个木棍的最少设置时间。
小笔记:最长不上升子序列、偏序、这题也可以贪心解
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 5001; int main() { int t; scanf("%d", &t); while (t--) { int n; scanf("%d", &n); pair<int, int> a[N]; for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d%d", &a[i].first, &a[i].second); sort(a, a + n); //通过二分查找方法实现最长递减子序列的值 int k = 0; int d[N]; for (int i = 0; i < n; i++) { int p = -1; int r = k; while (r - p > 1) { int mid = (p + r) / 2; if (d[mid] > a[i].second) p = mid; else r = mid; } d[r] = a[i].second; //将已经搜索到的子序列保存到d中 if (r == k) k++; } printf("%d ", k); } return 0; }
4.2.3 Alignment (1836)
题意:n个士兵站成一行,队列中任何士兵的某一侧(左侧或者右侧)没有身高大于或者等于他的士兵,他就可以看到队列这一侧的最外面的位置。为了使队列中的每一个士兵都可以看到他某一侧的最外面位置,问最少出列多少士兵可以使剩下的士兵满足这个条件。
小笔记:最长递增子序列
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 1005; int main() { double a[N]; int n; scanf("%d", &n); int L[N], R[N]; for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%lf", &a[i]); L[i] = 1; for (int j = 0; j < i; j++) if (a[j] < a[i]) L[i] = max(L[i], L[j] + 1); } for (int i = n - 1; i >= 0; i--) { R[i] = 1; for (int j = n - 1; j > i; j--) if (a[j] < a[i]) R[i] = max(R[i], R[j] + 1); } int ans = 1; for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = i + 1; j < n; j++) ans = max(ans, L[i] + R[j]); printf("%d ", n - ans); return 0; }
4.2.4 Maximum sum (2479)
题意:n个整数构成的数列a[1…n],求d(A)。
小笔记:最大连续子序列和
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; const int N = 50005; const int MIN = -10000; int main() { int t; scanf("%d", &t); while (t--) { int n; scanf("%d", &n); int L[N], R[N]; L[0] = R[n + 1] = MIN; int a[N]; for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); L[i + 1] = max(a[i], L[i] + a[i]); } for (int i = 1; i <= n; i++) L[i] = max(L[i - 1], L[i]); for (int i = n; i > 0; i--) R[i] = max(a[i - 1], R[i + 1] + a[i - 1]); for (int i = n; i > 0; i--) R[i] = max(R[i + 1], R[i]); int ans = MIN; for (int i = 1; i < n; i++) ans = max(ans, L[i] + R[i + 1]); printf("%d ", ans); } return 0; }
4.2.5To the Max (1050)
题意:一个二维矩阵包含正数和负数,任何连续的矩阵空间构成它的子矩阵,矩阵中所有元素的和称为矩阵的和,求最大的子矩阵和。
小笔记:进阶,最大子矩阵和。按照合适的顺序将求子矩阵的和的计算转化成求子序列的和,在求的过程中记录最大值。
题解: ①从左到右计算每一行,将Σa[i,1…j]保存到a[i,j]中,这样,任意一段Σa[i,k…j]就可以通过a[i,j]-a[i,k]得到;
②先取1列,计算由1列组成的最大子矩阵和,因为只有1列,相当于求最大的连续子序列和。这里与上一个问题求最大连续子序列和不同,本题的连续子序列必须包含i点,而上题不需要。
③扩展到多列的情况,因为k…j列可以由a[i,j]-a[i,k]得出,依旧是1个值,计算方法和②一样;
④最后扩展到所有列,就找到了最大子矩阵和。
#include <cstdio> #include <algorithm> using namespace std; int main() { int ans = -128; int a[101][101] = {0}; int n; scanf("%d", &n); for (int i = 1; i <= n; i++) for (int j = 1; j <= n; j++) { int t; scanf("%d", &t); a[i][j] = a[i][j - 1] + t; } for (int j = 1; j <= n; j++) for (int k = 0; k < j; k++) for (int i = 1, sum = 0; i <= n; i++) { sum = a[i][j] - a[i][k] + max(0, sum); ans = max(ans, sum); } printf("%d ", ans); return 0; }