51Nod 1021 石子归并v1
2016-03-07 19:48
281 查看
题目连接:
51Nod 1021 石子归并v1
题目描述:
N堆石子摆成一条线。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并的代价。计算将N堆石子合并成一堆的最小代价。
例如: 1 2 3 4,有不少合并方法
1 2 3 4 => 3 3 4(3) => 6 4(9) => 10(19)
1 2 3 4 => 1 5 4(5) => 1 9(14) => 10(24)
1 2 3 4 => 1 2 7(7) => 3 7(10) => 10(20)
括号里面为总代价可以看出,第一种方法的代价最低,现在给出n堆石子的数量,计算最小合并代价。
Input
第1行:N(2 <= N <= 100)
第2 - N + 1:N堆石子的数量(1 <= A[i] <= 10000)
Output
输出最小合并代价
Input示例
4
1
2
3
4
Output示例
19
思路:
递归定义合并A,B两堆石子的代价:合并A堆的代价+合并B堆的代价+A堆石子重量+B堆石子重量。
于是有阶段:石子每次合并的过程
状态:每一阶段中各个不同合并方法的石子合并总得分。
决策:把当前阶段的合并方法细分成前一阶段已计算出的方法,选择其中的最优方案 具体来说我们应该定义一个数组dp[start][end]用来表示合并方法,dp[start][end]表示从第start堆开始到end堆进行合并,dp[1]
为合并的最优得分。其中start和要合并的长度确定了,end也就确定,不用end进行迭代。
思考:在过程中,任何一堆石子都是有两堆合并而来的,假设过程刚开始时,是将给出的相邻的第i堆和第i+1堆合并。过程最后是将,从第1到k堆合并成的一堆(1),与从k+1堆到n堆合并成的一堆(2),
(1)(2)这两堆合并的。
所以有状态转移方程:
dp[start][start+len] =
min(dp[start][k]+dp[k+1][start+len]+∑a[start~start+len]) ;
(start<=k < start+len), len为要合并的堆数(1~n)
51Nod 1021 石子归并v1
题目描述:
N堆石子摆成一条线。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并的代价。计算将N堆石子合并成一堆的最小代价。
例如: 1 2 3 4,有不少合并方法
1 2 3 4 => 3 3 4(3) => 6 4(9) => 10(19)
1 2 3 4 => 1 5 4(5) => 1 9(14) => 10(24)
1 2 3 4 => 1 2 7(7) => 3 7(10) => 10(20)
括号里面为总代价可以看出,第一种方法的代价最低,现在给出n堆石子的数量,计算最小合并代价。
Input
第1行:N(2 <= N <= 100)
第2 - N + 1:N堆石子的数量(1 <= A[i] <= 10000)
Output
输出最小合并代价
Input示例
4
1
2
3
4
Output示例
19
思路:
递归定义合并A,B两堆石子的代价:合并A堆的代价+合并B堆的代价+A堆石子重量+B堆石子重量。
于是有阶段:石子每次合并的过程
状态:每一阶段中各个不同合并方法的石子合并总得分。
决策:把当前阶段的合并方法细分成前一阶段已计算出的方法,选择其中的最优方案 具体来说我们应该定义一个数组dp[start][end]用来表示合并方法,dp[start][end]表示从第start堆开始到end堆进行合并,dp[1]
为合并的最优得分。其中start和要合并的长度确定了,end也就确定,不用end进行迭代。
思考:在过程中,任何一堆石子都是有两堆合并而来的,假设过程刚开始时,是将给出的相邻的第i堆和第i+1堆合并。过程最后是将,从第1到k堆合并成的一堆(1),与从k+1堆到n堆合并成的一堆(2),
(1)(2)这两堆合并的。
所以有状态转移方程:
dp[start][start+len] =
min(dp[start][k]+dp[k+1][start+len]+∑a[start~start+len]) ;
(start<=k < start+len), len为要合并的堆数(1~n)
/******************************************** > File Name: 1048.cpp > Author: dulun > Mail: dulun@xiyoulinux.org > Created Time: 2016年03月06日 星期日 16时37分29秒 ********************************************/ #include<iostream> #include<stdio.h> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<algorithm> #define LL long long using namespace std; const int N = 1086; int dp ; int a ; int sum ; int main() { int n; cin>>n; for(int i = 1; i <= n; i++) { cin>>a[i]; sum[i] = sum[i-1]+a[i]; } for(int l = 2; l <= n; l++) { for(int start = 1; start <= n - l + 1; start++) { int end = start+l - 1; int min = 1<<30; for(int k = start; k < end; k++) { if(dp[start][k]+dp[k+1][end] + sum[end] - sum[start-1] < min) min = dp[start][k]+dp[start+1][end]+sum[end]-sum[start-1]; } dp[start][end] = min; } } cout<<dp[1] <<endl; return 0; }
相关文章推荐
- C++动态规划之最长公子序列实例
- C++动态规划之背包问题解决方法
- C#使用动态规划解决0-1背包问题实例分析
- 动态规划
- C++ 动态规划
- DP(动态规划) 解游轮费用问题
- 动态规划的用法——01背包问题
- 动态规划的用法——01背包问题
- 《收集苹果》 动态规划入门
- 《DNA比对》蓝桥杯复赛试题
- 《背包问题》 动态规划
- 初学ACM - 半数集(Half Set)问题 NOJ 1010 / FOJ 1207
- 关于爬楼梯的动态规划算法
- 动态规划 --- hdu 1003 **
- DP问题各种模型的状态转移方程
- 0-1背包解题过程
- 背包问题
- USACO 3.2.2:Stringsobits
- 字符串编辑距离
- HDU ACM Step 2.2.2 Joseph(约瑟夫环问题)