Description

在操场上沿一直线排列着 

n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的两堆石子合并成新的一堆, 

并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。允许在第一次合并前对调一次相邻两堆石子的次序。 

计算在上述条件下将n堆石子合并成一堆的最小得分。 

Input

输入数据共有二行,其中,第1行是石子堆数n≤100; 

第2行是顺序排列的各堆石子数(≤20),每两个数之间用空格分隔。 

Output

输出合并的最小得分。

Sample Input


3
2 5 1

Sample Output


11

第一道区间dp,这题设一个数组dp[i][j]表示从i取到j的最小得分。

状态转移方程:用len表示所选数字的个数,dp[i][i+len-1]=min(dp[i][i+len-1],dp[i][k]+dp[k+1][i+len-1]+sum[i+len-1]-sum[i-1]);这里注意所有的dp[i][i]为0,因为只有一个数的时候不用合并,所以是0。因为题目允许第一次开始取的时候相邻数字能搞交换,所以外面加个循环,同时每次的sum[]都要重新初始化。另外,这题用四边形优化会大大加快速度。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define inf 99999999
#define ll long long
int sum[200],a[200];
int dp[200][200];
int main()
{
int n,m,i,j,c,len,k,t;
int minx;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
sum[0]=0;
for(i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
sum[i]=sum[i-1]+a[i];
dp[i][i]=0;
} minx=inf;
for(t=1;t<=n-1;t++){
sum[t]=sum[t]-a[t]+a[t+1];
for(len=2;len<=n;len++){
for(i=1;i<=n-len+1;i++){
dp[i][i+len-1 ]=inf;
for(k=i;k<=i+len-2;k++){
dp[i][i+len-1]=min(dp[i][i+len-1],dp[i][k]+dp[k+1][i+len-1]+sum[i+len-1]-sum[i-1]);
}
}
}
sum[t]=sum[t]+a[t]-a[t+1];
minx=min(minx,dp[1][n]);
} printf("%d\n",minx); }
return 0;
}

四边形优化:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define inf 99999999
#define ll long long
int sum[200],a[200],s[200][200];/*s[i][j]函数表示区间[i,j]从k点分开是最优的*/
int dp[200][200];
int main()
{
int n,m,i,j,c,len,k,t;
int minx;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
sum[0]=0;
for(i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
s[i][i]=i;
sum[i]=sum[i-1]+a[i];
dp[i][i]=0;
} minx=inf;
for(t=1;t<=n-1;t++){
sum[t]=sum[t]-a[t]+a[t+1];
for(len=2;len<=n;len++){
for(i=1;i<=n-len+1;i++){
j=i+len-1;
dp[i][j]=inf;
for(k=s[i][j-1];k<=s[i+1][j];k++){
if(dp[i][j]>dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1]){
dp[i][j]=dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum[j]-sum[i-1];
s[i][j]=k;
} }
} } sum[t]=sum[t]+a[t]-a[t+1];
minx=min(minx,dp[1][n]);
} printf("%d\n",minx); }
return 0;
}


												

zjnu1181 石子合并【基础算法・动态规划】——高级的更多相关文章

  1. BZOJ-3229 石子合并 GarsiaWachs算法

    经典DP?稳T 3229: [Sdoi2008]石子合并 Time Limit: 3 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 426 Solved: 202 [Submit] ...

  2. 洛谷 P5569 [SDOI2008]石子合并 GarsiaWachs算法

    石子合并终极通用版 #include<bits/stdc++.h> using namespace std ; ]; int n,t,ans; void combine(int k) { ...

  3. POJ 1738 石子合并2 GarsiaWachs算法

    石子合并(GarsiaWachs算法) 只能用该算法过!!! 详解看代码 //#pragma comment(linker, "/STACK:167772160")//手动扩栈~~ ...

  4. CH5301 石子合并【区间dp】

    5301 石子合并 0x50「动态规划」例题 描述 设有N堆沙子排成一排,其编号为1,2,3,…,N(N<=300).每堆沙子有一定的数量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆沙子合并成为一堆, ...

  5. 【BZOJ 3229】 3229: [Sdoi2008]石子合并 (GarsiaWachs算法)

    3229: [Sdoi2008]石子合并 Description 在一个操场上摆放着一排N堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合 ...

  6. 石子合并(直线版+环形版)&(朴素写法+四边形优化+GarsiaWachs算法)

    石子合并-直线版 (点击此处查看题目) 朴素写法 最简单常见的写法就是通过枚举分割点,求出每个区间合并的最小花费,从而得到整个区间的最小花费,时间复杂度为O(n^3),核心代码如下: ; i < ...

  7. PHP基础算法

    1.首先来画个菱形玩玩,很多人学C时在书上都画过,咱们用PHP画下,画了一半. 思路:多少行for一次,然后在里面空格和星号for一次. <?php for($i=0;$i<=3;$i++ ...

  8. BZOJ 3229: [Sdoi2008]石子合并

    3229: [Sdoi2008]石子合并 时间限制: 3 Sec  内存限制: 128 MB提交: 497  解决: 240[提交][][] 题目描述 在一个操场上摆放着一排N堆石子.现要将石子有次序 ...

  9. 石子合并(四边形不等式优化dp) POJ1160

    该来的总是要来的———————— 经典问题,石子合并. 对于 f[i][j]= min{f[i][k]+f[k+1][j]+w[i][j]} From 黑书 凸四边形不等式:w[a][c]+w[b][ ...

随机推荐

  1. Tengine 四层代理:

    Tengine 四层代理: 1 ) 安装tengine ( nginx1.9 以上版本 编译以后要支持stream 模块) 1.1 ) tengine(nginx) 一定要是nginx-1.9.X 以 ...

  2. 使用Jenkins+Blue Ocean 持构建自动化部署之安卓源码打包、测试、邮件通知

    什么是BlueOcean? BlueOcean重新考虑了Jenkins的用户体验.BlueOcean由Jenkins Pipeline设计,但仍然兼容自由式工作,减少了团队成员的混乱,增加了清晰度. ...

  3. (十)Python装饰器

    装饰器:本质就是函数,功能是为其他函数添加附加功能. 两个原则: 1.不修改被修饰函数的源代码 2.不修改被修饰函数的调用方式 一个栗子 def test(): res = 0 for i in ra ...

  4. 在Jetbrain IDE中自定义TODO功能

    好的IDE能为开发以及学习源码带来效率的提升,今天要介绍的就是Jetbrain家族中IDE自带的TODO功能,我认为利用好它,能够大大的提升阅读源码的效率. 假设我现在需要去阅读源代码,看了半天我终于 ...

  5. 误删除SAP ECC中的profile文件

    环境:ECC6.0 EHP4  FOR ORACLE ON WINDWS X64下 今天在RZ10配置系统参数文件的时候,不小心错删除了instance profile文件,这下惨了,这是操作系统层级 ...

  6. 【Azure 应用服务】App Service中,为Java应用配置自定义错误页面,禁用DELETE, PUT方法

    问题定义 使用Azure应用服务(App Service),部署Java应用,使用Tomcat容器,如何自定义错误页面呢?同时禁用DELETE, PUT方法 解决办法 如何自定义错误页面呢?需要在 J ...

  7. Java int和integer有什么区别 (mybatis踩坑)

    不要在实体类中使用int 我们都知道Integer是int的包装类,而int是基本数据类型.所以Integer类型的变量会初始化为null,int类型则会被初始化为0 . 所以在下面的动态拼接例子中: ...

  8. 浅析Linux进程空间布局

    一.进程空间分布概述 对于一个进程,其空间分布如下图所示: 1.参数说明 程序段(Text):程序代码在内存中的映射,存放函数体的二进制代码. 初始化过的数据(Data):在程序运行初已经对变量进行初 ...

  9. (转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法之结果预测及其彩票预测(6)

    前言 本篇我们将总结的算法为Microsoft时序算法的结果预测值,是上一篇文章微软数据挖掘算法:Microsoft 时序算法(5)的一个总结,上一篇我们已经基于微软案例数据库的销售历史信息表,利用M ...

  10. High Performance Networking in Google Chrome 进程间通讯(IPC) 多进程资源加载

    小结: 1. 小文件存储于一个文件中: 在内部,磁盘缓存(disk cache)实现了它自己的一组数据结构, 它们被存储在一个单独的缓存目录里.其中有索引文件(在浏览器启动时加载到内存中),数据文件( ...