『最大M子段和 线性DP』】的更多相关文章

最大M子段和(51nod 1052) Description N个整数组成的序列a[1],a[2],a[3],-,a[n],将这N个数划分为互不相交的M个子段,并且这M个子段的和是最大的.如果M >= N个数中正数的个数,那么输出所有正数的和. 例如:-2 11 -4 13 -5 6 -2,分为2段,11 -4 13一段,6一段,和为26. Input Format 第1行:2个数N和M,中间用空格分隔.N为整数的个数,M为划分为多少段.(2 <= N , M <= 5000) 第2 -…
斜率优化DP的综合运用,对斜率优化的新理解. 详细介绍见『玩具装箱TOY 斜率优化DP』 土地征用 Land Acquisition(USACO08MAR) Description Farmer John is considering buying more land for the farm and has his eye on N (1 <= N <= 50,000) additional rectangular plots, each with integer dimensions (1…
最长等差数列(51nod 1055) Description N个不同的正整数,找出由这些数组成的最长的等差数列. 例如:1 3 5 6 8 9 10 12 13 14 等差子数列包括(仅包括两项的不列举) 1 3 5 1 5 9 13 3 6 9 12 3 8 13 5 9 13 6 8 10 12 14 其中6 8 10 12 14最长,长度为5. Input Format 第1行:N,N为正整数的数量(3 <= N <= 10000). 第2 - N+1行:N个正整数.(2<= A…
玩具装箱TOY(HNOI2008) Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为 \(1. . .N\) 的 \(N\) 件玩具,第 \(i\) 件玩具经过压缩后变成一维长度为 \(C_i\)​ .为了方便整理,\(P\)教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的.同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说…
状压DP入门 最短Hamilton路径 Description 给定一张 n(n≤20) 个点的带权无向图,点从 0~n-1 标号,求起点 0 到终点 n-1 的最短Hamilton路径. Hamilton路径的定义是从 0 到 n-1 不重不漏地经过每个点恰好一次. Input Format 第一行一个整数n. 接下来n行每行n个整数,其中第i行第j个整数表示点i到j的距离(一个不超过10^7的正整数,记为a[i,j]). 对于任意的x,y,z,数据保证 a[x,x]=0,a[x,y]=a[y…
通过两道简单的例题,我们来重新认识树形DP. 战略游戏(luoguP1026) Description Bob喜欢玩电脑游戏,特别是战略游戏.但是他经常无法找到快速玩过游戏的办法.现在他有个问题.他要建立一个古城堡,城堡中的路形成一棵树.他要在这棵树的结点上放置最少数目的士兵,使得这些士兵能了望到所有的路.注意,某个士兵在一个结点上时,与该结点相连的所有边将都可以被了望到. 请你编一程序,给定一树,帮Bob计算出他需要放置最少的士兵. Input Format 输入文件中数据表示一棵树,描述如下…
树形DP入门 有些时候,我们需要在树形结构上进行动态规划来求解最优解. 例如,给定一颗\(N\)个节点的树(通常是无根树,即有\(N-1\)条无向边),我们可以选择任意节点作为根节点从而定义出每一颗子树的深度,形成一个子问题重叠的结构,是符合动态规划前提的.在设计动态规划算法时,一般由节点由深到浅的顺序来作为\(DP\)的阶段.\(DP\)的状态表示中,数组的第一维通常表示子树根节点的编号.大多数时候,我们用递归的形式实现树形动态规划.先在它的每个子节点上递归求出最优解,再在返回时求解当前节点的…
题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1003 Max Sum Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 282195    Accepted Submission(s): 67034 Problem Description Given a sequence a[1],a[2…
经典的线性DP例题,用f[i]表示以第i个位置结尾的最大连续子段和. 状态转移方程:f[i]=max(f[i],f[i-1]+a[i]); 这里省去了a数组,直接用f数组读数据,如果f[i-1]<0,那么f[i]肯定不会加上它,f[i]=a[i],相当于是从此时的i位置重新计算最大连续子段和:如果f[i-1]>=0,那它对f[i]来说是有贡献的,要加上它. 代码很短: 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const…
做了一段时间的线性dp的题目是时候做一个总结 线性动态规划无非就是在一个数组上搞嘛, 首先看一个最简单的问题: 一,最长字段和 下面为状态转移方程 for(int i=2;i<=n;i++) { if(dp[i-1]>=0) dp[i]=dp[i-1]+a[i]; else dp[i]=a[i]; } 例题 裸的最长字段和 可以用滚动数组,下面是用滚动数组写的 #include <iostream> #include <algorithm> #include <s…