题意:

id=1088">题目链接

解答:

 这个题目和最长子序列什么的极为类似。只是之前都是一维,如今变成二维的了。仅此而已。因此我们能够想办法把它先变成一维的。

  • 先用一个结构体存储这个矩阵,这就成一维的了。
struct Node{
int height; //这个是高度
int r; //x坐标
int c; //y坐标
}a[100*100+5]; 然后我们能够依据height排序。从最高点開始考虑,,有点贪心的意思。。 和单源最短路径dijkstra类似。
  • 然后还是要存一个矩阵的~
int ma[100+2][100+2][2];

//ma[][][0] :存储的是高度
ma[][][1] :这里将它作为DP递归,存储的是:到这个点时最长的长度
  • 然后我们依照那个结构体进行遍历。,每次遍历到一个节点i,我们考虑他的周围四个点,假设高度小于他们,更新(而且要取最大当中最大的DP值+1)。否则为1。(是不是和最长上升子序列一样???)
  • 结果就是当中的最大值

代码:

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring> using namespace std; struct Node{
int height;
int r;
int c;
}a[100*100+5];
int dx[] = {0,0,1,-1};
int dy[] = {1,-1,0,0};
int ma[100+2][100+2][2];
int R,C; bool cmp(const Node &a, const Node &b){
return a.height>b.height;
} int main()
{
//freopen("data.txt",'r');
scanf("%d%d",&R,&C);
memset(a,0,sizeof(a));
memset(ma,0,sizeof(ma));
int k = 0;
for(int i = 1; i<=R; i++){
for(int j = 1; j<=C; j++){
scanf("%d",&a[k].height);
ma[i][j][0] = a[k].height;
a[k].r = i;
a[k++].c = j;
}
}
sort(a,a+k,cmp);
int ans = 1;
for(int i = 0; i<R*C; i++){
int maxx = 0;
for(int j =0; j<4; j++){
int x = a[i].r + dx[j];
int y = a[i].c + dy[j];
if(x<1 || x>R || y<1 || y>C) continue;
if(ma[x][y][0] > a[i].height)
maxx = max(maxx, ma[x][y][1]);
}
ma[a[i].r][a[i].c][1] = maxx+1;
ans = max(ans,maxx+1);
}
printf("%d\n",ans);
return 0;
}

POJ1088 动态规划的更多相关文章

  1. POJ1088滑雪(记忆化搜索+DFS||经典的动态规划)

      Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 84297   Accepted: 31558 Description M ...

  2. 滑雪---poj1088(动态规划+记忆化搜索)

    题目链接:http://poj.org/problem?id=1088 有两种方法 一是按数值大小进行排序,然后按从小到大进行dp即可: #include <iostream> #incl ...

  3. POJ-1088滑雪,典型的动态规划题,与NYOJ-10skiing一样,但NYOJ上时限是3s,用搜索可以过,但在POJ上就超时了~~

    滑雪 Time Limit: 1000MS                    Memory Limit: 65536k                                        ...

  4. DP----入门的一些题目(POJ1088 POJ1163 POJ1050)

    动态规划入门 DP 基本思想 具体实现 经典题目 POJ1088 POJ1163 POJ1050 (一) POJ1088,动态规划的入门级题目.嘿嘿,连题目描述都是难得一见的中文. 题目分析: 求最长 ...

  5. 增强学习(三)----- MDP的动态规划解法

    上一篇我们已经说到了,增强学习的目的就是求解马尔可夫决策过程(MDP)的最优策略,使其在任意初始状态下,都能获得最大的Vπ值.(本文不考虑非马尔可夫环境和不完全可观测马尔可夫决策过程(POMDP)中的 ...

  6. 简单动态规划-LeetCode198

    题目:House Robber You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has ...

  7. 动态规划 Dynamic Programming

    March 26, 2013 作者:Hawstein 出处:http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 声明:本文采用以下协议进行授权: ...

  8. 动态规划之最长公共子序列(LCS)

    转自:http://segmentfault.com/blog/exploring/ LCS 问题描述 定义: 一个数列 S,如果分别是两个或多个已知数列的子序列,且是所有符合此条件序列中最长的,则 ...

  9. C#动态规划查找两个字符串最大子串

     //动态规划查找两个字符串最大子串         public static string lcs(string word1, string word2)         {            ...

随机推荐

  1. React-Native集成dva.js

    dvajs作为一个基于redux的状态管理框架,在react中的表现还是很不错的,如果我们想要在react-native应用中使用dvajs该怎么做呢? 首先安装dva-core和react-redu ...

  2. 一个排好序的数组,找出两数之和为x的所有组合【双指针】

    #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e6,INF = 0x3f3f3f3f; int a[N]; in ...

  3. A - Enterprising Escape 【BFS+优先队列+map】

    The Enterprise is surrounded by Klingons! Find the escape route that has the quickest exit time, and ...

  4. HDU 多校1.11

  5. RabbitMQ (一) 简介和基本概念

    原文:https://blog.csdn.net/vbirdbest/article/details/78577043 一.简介 MQ全称为Message Queue, 消息队列(MQ)是一种应用程序 ...

  6. 软件工程中的反面模式(anti-pattern)

    软件设计 抽象倒置(Abstraction inversion):不把用户需要的功能直接提供出来,导致他们要用更上层的函数来重复实现 用意不明(Ambiguous viewpoint):给出一个模型( ...

  7. 【哈希表】CODEVS1230 元素查找

    #include<cstdio> #include<vector> using namespace std; typedef vector<int>::iterat ...

  8. Delphi 二维码产生和扫描

    Zint用于产生二维码. Zxing用读取二维码. VFrames.pas和VSample.pas用于摄像头. 另附带摄像头相关的类库,也可用开源的dspack也可用于摄像头的需求. 以上为开源的信息 ...

  9. ORMLite整合SQLCipher

    Android数据库加密,目前就是SQLCipher对SQLite整体加密,微信也是使用这种方式.开源,且支持很多平台. SQLCipher虽说开源了,但是编译好的jar和so文件,还是要收费的. 但 ...

  10. Android 架构 1.架构

    项目分为了四个层级:模型层.接口层.核心层.界面层.模型层定义了所有的模型:接口层封装了服务器提供的API:核心层处理所有业务逻辑:界面层就处理界面的展示.几个层级之间的关系如下图所示: 层级关系:模 ...