Problem Statement

There is a $N \times N$ grid, with blocks on some squares.

The grid is described by $N$ strings $S_1,S_2,\dots,S_N$, as follows.

  • If the $j$-th character of $S_i$ is #, there is a block on the square at the $i$-th row from the top and $j$-th column from the left.
  • If the $j$-th character of $S_i$ is ., there is not a block on the square at the $i$-th row from the top and $j$-th column from the left.

Takahashi can do the operation below zero or more times.

  • First, choose an integer $D$ between $1$ and $N$ (inclusive), and a $D \times D$ subsquare within the grid.
  • Then, consume $D$ stamina points to destroy all blocks within the subsquare.

Find the minimum number of stamina points needed to destroy all the blocks.

Constraints

  • $N$ is an integer.
  • $1 \le N \le 50$
  • $S_i$ consists of # and ..
  • $|S_i|=N$

Input

Input is given from Standard Input in the following format:

$N$
$S_1$
$S_2$
$\vdots$
$S_N$

Output

Print the answer as an integer.


Sample Input 1

5
##...
.##..
#.#..
.....
....#

Sample Output 1

4

By choosing the subsquares below, Takahashi will consume $4$ stamina points, which is optimal.

  • The $3 \times 3$ subsquare whose top-left square is at the $1$-st row from the top and $1$-st column from the left.
  • The $1 \times 1$ subsquare whose top-left square is at the $5$-th row from the top and $5$-th column from the left.

Sample Input 2

3
...
...
...

Sample Output 2

0

There may be no block on the grid.


Sample Input 3

21
.....................
.....................
...#.#...............
....#.............#..
...#.#...........#.#.
..................#..
.....................
.....................
.....................
..........#.....#....
......#..###.........
........#####..#.....
.......#######.......
.....#..#####........
.......#######.......
......#########......
.......#######..#....
......#########......
..#..###########.....
.........###.........
.........###.........

Sample Output 3

19

50的数据范围,基本上高次dp或者折半搜索的。这题不太像折半搜索,那就试一下高维dp。

定义 \(dp_{x1,y1,x2,y2}\) 为解决以 \((x1,y1)\) 为左上角,以 \((x2,y2)\) 为右下角矩形 所需的最小代价.

首先肯定有一种 \(\max(y2-y1+1,x2-x1+1)\) 的方案,那就是把他填满。

有一个引理,在我们填的矩阵中,一定不可能接壤,不然的话就可以选一个更大的矩阵,在代价一样的情况下框住的面积更大了。

所以如果不是全选的话,一定可以沿着某一行或者某一列把大矩阵割成两个矩阵解决。枚举对应的这一行或一列,递归下去就行了

这个dp的顺序应该按照区间dp的顺序。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=55;
int n,dp[N][N][N][N],c1[N][N],c2[N][N],r1,r2;
char s[N][N];
void tomax(int&a,int b)
{
a=min(a,b);
}
int main()
{
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++)
scanf("%s",s[i]+1);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
c1[i][j]=c1[i][j-1]+(s[i][j]=='#');
c2[i][j]=c2[i-1][j]+(s[i][j]=='#');
}
}
for(int i=1;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=n;j++)
{
for(int l1=1;l1+i-1<=n;l1++)
{
for(int l2=1;l2+j-1<=n;l2++)
{
r1=l1+i-1,r2=l2+j-1;
dp[l1][l2][r1][r2]=max(i,j);
for(int k=l1;k<=r1;k++)
if(c1[k][r2]==c1[k][l2-1])
tomax(dp[l1][l2][r1][r2],dp[l1][l2][k-1][r2]+dp[k+1][l2][r1][r2]);
for(int k=l2;k<=r2;k++)
if(c2[l1-1][k]==c2[r1][k])
tomax(dp[l1][l2][r1][r2],dp[l1][l2][r1][k-1]+dp[l1][k+1][r1][r2]);
// printf("%d %d %d %d %d\n",l1,l2,r1,r2,dp[l1][l2][r1][r2]);
}
}
}
}
printf("%d",dp[1][1][n][n]);
}

[ABC233G] Strongest Takahashi的更多相关文章

  1. 酷摄影:关于梦 - Miki takahashi

    这组摄影来自于日本东京摄影师 Miki takahashi 是一组双重曝光摄影,分开看也许很平常,但是结合在一起却非常有韵味. [gallery]

  2. 数据结构与算法实验题 4.2 Who is the strongest

    数据结构与算法实验题 4.2 Who is the strongest ★实验任务 在神奇的魔法世界,召唤师召唤了一群的魁偶.这些魁偶排成一排,每个魁偶都有一个 战斗值.现在该召唤师有一个技能,该技能 ...

  3. AtCoder Beginner Contest 088 C Takahashi's Information

    Problem Statement We have a 3×3 grid. A number ci,j is written in the square (i,j), where (i,j) deno ...

  4. AtCoder ABC 129F Takahashi's Basics in Education and Learning

    题目链接:https://atcoder.jp/contests/abc129/tasks/abc129_f 题目大意 给定一个长度为 L ,首项为 A,公差为 B 的等差数列 S,将这 L 个数拼起 ...

  5. CF1574D The Strongest Build

    考虑到有\(m\)个限制,可以考虑\(m+1\)个最大的答案,这样可以利用鸽笼原理得到答案. 这是一般做法. 但是这样的题目,我们发现\(n\)个操作都是独立的. 那么我们可以全部都选取最大,并以此调 ...

  6. 【LeetCode】1471. 数组中的 k 个最强值 The k Strongest Values in an Array (Python)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 自定义排序 日期 题目地址:https://leetc ...

  7. kafka源码分析之一server启动分析

    0. 关键概念 关键概念 Concepts Function Topic 用于划分Message的逻辑概念,一个Topic可以分布在多个Broker上. Partition 是Kafka中横向扩展和一 ...

  8. EasyPR--开发详解(8)文字定位

    今天我们来介绍车牌定位中的一种新方法--文字定位方法(MSER),包括其主要设计思想与实现.接着我们会介绍一下EasyPR v1.5-beta版本中带来的几项改动. 一. 文字定位法 在EasyPR前 ...

  9. Elixir - Hey, two great tastes that go great together!

    这是Elixir的作者 José Valim 参与的一次技术访谈,很有料,我们可以了解Elixir的一些设计初衷,目标等等. 原文在: http://rubyrogues.com/114-rr-eli ...

  10. JMM(java内存模型)

    What is a memory model, anyway? In multiprocessorsystems, processors generally have one or more laye ...

随机推荐

  1. Java - ReentrantLock锁分析

    Java - JUC核心类AbstractQueuedSynchronizer(AQS)底层实现 一.  AQS内部结构介绍 JUC是Java中一个包   java.util.concurrent . ...

  2. CodeForces 1408D Searchlights

    题意 在二维平面有\(n\)个海盗,\(m\)个探照灯,你有两种操作 将所有海盗往上走一步 将所有海盗往右走一步 设海盗为\((a_i,b_i)\),探照灯为\((c_j,d_j)\),当且仅当\(a ...

  3. msvc++中的预编译头文件pch.hpp和stdafx.h

    预编译头文件 在 Visual Studio 中创建新项目时,会在项目中添加一个名为 pch.h 的"预编译标头文件". (在 Visual Studio 2017 及更高版本中, ...

  4. ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

    身体姿态估计旨在识别出给定图像中人或者动物实例身体的关键点,除了典型的身体骨骼关键点,还可以包括手.脚.脸部等关键点,是计算机视觉领域的基本任务之一.目前,视觉transformer已经在识别.检测. ...

  5. 升讯威在线客服系统的并发高性能数据处理技术:PLINQ并行查询技术

    我在业余时间开发维护了一款免费开源的升讯威在线客服系统,也收获了许多用户.对我来说,只要能获得用户的认可,就是我最大的动力. 最近客服系统成功经受住了客户现场组织的压力测试,获得了客户的认可. 客户组 ...

  6. Centos7安装yarn

    Centos7安装yarn 设置Yarn仓库 curl --silent --location https://dl.yarnpkg.com/rpm/yarn.repo | sudo tee /etc ...

  7. Makefile 入门教程

    Makefile 是一个非常强大的构建自动化工具,用于管理项目的编译.链接和其他构建任务.以下是一个详细的 Makefile 使用文档,包括基本概念.语法.示例和常见任务. 1. 基本概念 目标 (T ...

  8. vue 基于原生动画的自动滚动表格

    前言 公司展示大屏需要写滚动表格,通过滚动播放数据,自己随便摸了一个基于动画的自动滚动表格 原理 根据每行的大小和设置的每行滚动时间设置滚动位置,动态添加动画,并把数组第一项移动到最后一项,并订阅该动 ...

  9. C#软件架构设计原则

    软件架构设计原则 学习设计原则是学习设计模式的基础.在实际的开发过程中,并不是一定要求所有的代码都遵循设计原则,而是要综合考虑人力.成本.时间.质量,不刻意追求完美,要在适当的场景遵循设计原则.这体现 ...

  10. go mod tidy总是安装最新依赖,如何查找哪个模块导致某个包安装最新依赖,提供一个小工具

    安装: go install github.com/jan-bar/interesting/findModVer@latest 执行:findModVer d:\myproject 结果如下图所示: ...