Description

Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子

  1. 1 2 3 4 5

  2. 16 17 18 19 6

  3. 15 24 25 20 7

  4. 14 23 22 21 8

  5. 13 12 11 10 9

一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一,当且仅当高度减小。在上面的例子中,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。

Input

输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。

Output

输出最长区域的长度。

Sample Input

  1. 5 5
  2. 1 2 3 4 5
  3. 16 17 18 19 6
  4. 15 24 25 20 7
  5. 14 23 22 21 8
  6. 13 12 11 10 9

Sample Output

  1. 25

Source

 
 
 
      这题是一道非常非常经典的经典的二维DP题目,在递归中进行二维DP,DP的好处就是记忆化搜索,省了不少重复的步骤(这也可以理解上着题是可以暴力的~只是需要跑重复的步骤罢了)。
好了,知道了这题是DP,首先就推一发递推公式(DP的思想不难,难就难在于递推公式的推导)。
     在任意一点x(i,j),我们需要往相邻的4个方向上搜索,所以显然的,X1(i-1,j),X2(i+1,j),X3(i,j+1),X4(i,j-1)这4个方向递归。
     所以.在某点(i,j)时: F(i,j) = MAX(F(i-1,j),F(i+1,j),F(i,j+1),F(i,j-1)) + 1 (这个加1自己好好想想.)
     好了, 递推公式出来之后,万事好办.现在来推一发退出条件.
     首先,显然的,1.所有点都访问过 或者 2.该点已经访问过的时候. 就不需要跑了.
     第1点很容易想到,就不说了.
     第2点呢,假如存在某点  X1(i,j) ( 1<=i,j < N)  已被访问过,现在要以这点为起始点开始递归.得到结果L1,那么,必然存在点X0,使得L0>=L1.
     所以说,2.该点已经访问过的时候,也可以是退出条件.
 好了,上代码咯...
 
 
 
  1. import java.util.Scanner;
  2.  
  3. public class Main {
  4.  
  5. public static int[][] answer;
  6.  
  7. public static void main( String[] args ) {
  8. Scanner sc = new Scanner( System.in );
  9. while( sc.hasNext() ) {
  10. int m = sc.nextInt();
  11. int n = sc.nextInt();
    //数据
  12. int matrix[][] = new int[ m ][ n ];
    //记录表
  13. answer = new int[m+1][n+1];
  14. for( int i = 0; i < m; i++ ) {
  15. for( int j = 0; j < n; j++ ) {
  16. matrix[ i ][ j ] = sc.nextInt();
  17. }
  18. }
  19. for(int i=0;i<m;i++){
  20. for(int j=0;j<n;j++){
  21. Main.slove( matrix, i, j );
  22. }
  23. }
  24. int ans = 0;
    //取出长度最大的结果
  25. for(int i=0;i<m;i++){
  26. for(int j=0;j<n;j++){
  27. if(answer[i][j] > ans){
  28. ans = answer[i][j];
  29. }
  30. }
  31. }
  32. System.out.println(ans);
  33. answer = null;
  34. matrix = null;
  35. }
  36. }
  37.  
  38. private static int slove( int[][] matrix, int i, int j ) {
  39. int max = 0;
  40. //退出条件2
  41. if(answer[i][j] > 0 ){
  42. return answer[i][j];
  43. }
  44. if(constraint( i-1, j,matrix.length, matrix[i].length ) && matrix[i][j] > matrix[i-1][j]){
  45. int temp = slove( matrix, i-1, j );
  46. max = temp>max?temp:max;
  47. }
  48.  
  49. if(constraint( i+1, j,matrix.length, matrix[i].length ) && matrix[i][j] > matrix[i+1][j]){
  50. int temp = slove( matrix, i+1, j );
  51. max = temp > max?temp:max;
  52. }
  53. if(constraint( i, j+1,matrix.length, matrix[i].length ) && matrix[i][j] > matrix[i][j+1]){
  54. int temp = slove( matrix, i, j+1 );
  55. max = temp > max?temp:max;
  56. }
  57. if(constraint( i, j-1,matrix.length, matrix[i].length ) && matrix[i][j] > matrix[i][j-1]){
  58. int temp = slove( matrix, i, j-1 );
  59. max = temp > max?temp:max;
  60. }
  61. answer[i][j] = max + 1;
    //退出条件1
  62. return answer[i][j];
  63. }
  64. //边界约束
  65. private static boolean constraint( int x, int y, int m, int n ) {
  66. if( x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n ) {
  67. return true;
  68. }
  69. return false;
  70. }
  71. }
    
 
 
 
 

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