DAG模型
数字三角形:
1、递归计算
int solve(int i,int j) {
return a[i][j] +(i==n?:max(solve(i+,j),solve(i+,j+)));
}
2、记忆化搜索,不用指明计算顺序,并且保证每个状态只计算一次
int solve(int i,int j) {
if(d[i][j]>=) return d[i][j];
return d[i][j] = a[i][j] +(i==n?:max(solve(i+,j),solve(i+,j+)));
}
3、递推计算
for(int j=;j<=n;j++)
d[n][j] = a[n][j]; for(int i=n-;i>=;i--) {
for(int j=;j<=i;j++) {
d[i][j] = a[i][j] + max(d[i+][j],d[i+][j+]);
}
}
刘汝佳紫书P262
嵌套矩形问题:
典型的二元关系,用图来建模,要是x可以嵌套在y里面,就x->y连线,这个图是有向无环图,有向可以理解,无环的意思就是说,一个矩形不可能直接或者间接的把自己嵌套起来。
问题: 求最多嵌套多少?
就是在这个图上求一个最长路
同数字三角形那样,d(i)表示从节点I出发的最长路的长度
那么d(i) = max{(d[j]+1)|(i,j)ŒE};最后遍历一遍d(i);
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define maxn 10000 int G[maxn][maxn];
int dp[maxn];
int n; //n个节点 //DAG
int DAG(int i) { int &ans = dp[i];
if(ans>)
return ans;
ans = ;
for(int j=;j<=n;j++) {
if(G[i][j])
ans = max(ans,DAG(j)+);
}
return ans;
} void print_ans(int i) { printf("%d ",i);
for(int i=;i<=n;i++) {
if(G[i][j]&&d[i]==d[j]+) {
print_ans(j);
break;
}
}
} int main()
{ memset(dp,,sizeof(dp));
//建图 for(int i=;i<=n;i++)
DAG(i); int ans = -;
int f = -;
for(int i=;i<=n;i++)
{
if(ans<dp[i]) {
ans = dp[i];
f = i;
}
}
print_ans(i); return ;
}
硬币问题:(固定了终点,状态起点是S,状态终点是0)
最长路,最短路。
代码编译不能过,很多函数写同名了,主要记录思想。
以 i 出发的最长路:d(i) = max(d(j)+1|(i,j)<E)
以 i 结束的最长路:d(i) = max(d(j)+1|(j,i)<E)
推荐方案二。
对于方案一,代码细节难度有一点高。
第一: S = 0,本身是可以的,所以dp[N]初始化-1;然后遇到没有计算的,ans = 0;是错误的,原因:节点S不一定到达0状态,但是返回值却是0,而0却可以是别的含义,就是S = 0,不用拿硬币。所以ans = -INF;
用vis数组会方便很多,思路清晰,保证每个状态只访问一次。而且不用担心特殊值之间的冲突了。
然后,求最大,最小两个值,记忆化搜索要写两个。
这时可以递推。注意递推顺序。得到minv,maxv数组,这是可以像记忆化搜索那样搜索路径。
minv[S] ==minv[S-v[j]] + ;
printf("%d ",j);
但是有更好的方案:
就是找到局部最优方案时记录路径。
min_coin[i] = j;
max_coin[i] = j;
然后递归打印,这样就不用循环遍历了
void print_ans(int *min_coin,int S) {
while(S) {
printf("%d ",min_coin[S]);
S-=v[min_coin[S]];
}
}
下面是全部代码:
//固定终点的最长路和最短路 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define N 10000
#define INF 0x3f3f3f3f const int v[] = {,,,,,,,};
int n; //硬币总数
int S; //总钱数 int dp[N];
bool vis[N]; int dp(int S) { int & ans = dp[S];
if(ans!=-) return ans; ans = -(<<);
for(int i=;i<=n;i++) {
if(S>=v[i])
ans = max(ans,dp(S-v[i])+);
}
return ans;
} //dp方案二,利用vis数组标记状态
int dp(int S) { if(vis[S]) return dp[S];
vis[S] = ; int & ans = dp[S];
ans = -(<<);
for(int i=;i<=n;i++) { if(S>=v[i])
ans = max(ans,dp(S-v[i])+);
}
} void print_ans(int *d,int S) { for(int i=;i<=n;i++) { if(S>=v[i]&&d[S]==d[S-v[i]]+) {
printf("%d ",i);
print_ans(d,S-v[i]);
break;
} } } //改进的print_ans()
void print_ans(int &min_coin,int S) { while(S) {
printf("%d ",min_coin[S]);
S-=v[min_coin[S]];
} } int main()
{
scanf("%d",&S);
memset(vis,,sizeof(vis));
memset(dp,-,sizeof(dp)); int ans = dp(S);
if(ans!=(<<))
printf("OK"); int minv[N] = {};
int maxv[N] = {}; minv[] = maxv[] = ;
for(int i= ;i<=S;i++) {
minv[i] = INF;
maxv[i] = -INF;
} for(int i=;i<=S;i++) {
for(int j=;j<=n;j++) {
if(i>=v[j]) {
minv[i] = min(minv[i],minv[i-v[j]]+);
maxv[i] = max(maxv[i],maxv[i-v[j]]+);
}
}
} printf("%d %d\n",minv[S],maxv[S]); print_ans(minv,S);
print_ans(maxv,S); //空间换时间 int min_coin[N];
int max_coin[N]; for(int i=;i<=S;i++) {
for(int j=;j<=n;j++) { if(i>=v[j]) {
if(minv[i]>minv[i-v[j]]+) {
minv[i] = minv[i-v[j]]+;
min_coin[i] = j;
}
if(maxv[i]<maxv[i-v[j]]+) {
maxv[i] = maxv[i-v[j]] + ;
max_coin[i] = j;
} } } } return ;
}
DAG模型的更多相关文章
- UVA103 dp基础题,DAG模型
1.UVA103 嵌套n维空间 DAG模型记忆化搜索,或者 最长上升子序列. 2.dp[i]=max( dp[j]+1),(第i个小于第j个) (1) //DAG模型记忆化搜索 #include< ...
- NYOJ16|嵌套矩形|DP|DAG模型|记忆化搜索
矩形嵌套 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:4 描述 有n个矩形,每个矩形可以用a,b来描述,表示长和宽.矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a& ...
- DAG模型——嵌套矩阵
有向无环图上的动态规划是学习动态规划的基础,很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 嵌套矩阵 有n个矩阵,每个矩阵可以用两个整数a,b描述,表示它的长和宽.矩阵X(a,b)可以嵌 ...
- DAG模型——硬币问题
硬币问题 有n种硬币,面值分别为V1,V2,...,Vn,每种都有无限多.给定非负整数S,可以选用多少个硬币,使得面值之和恰好为S?输出硬币数目的最小值和最大值.1<=n<=100, 0& ...
- DAG 模型 stacking boxes 动态规划
题目:UVA 103 stacking boxes 题目大意: 给你两个数,一个是盒子的个数,一个是每一个盒子的维数.将一个个盒子互相装起来,让你求最多可以装多少个,要求字典序最小. 解析:这个就是盒 ...
- DAG模型(矩形嵌套)
推荐在线例题:http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=16 题摘: 矩形嵌套 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难 ...
- DAG 动态规划 巴比伦塔 B - The Tower of Babylon
题目:The Tower of Babylon 这是一个DAG 模型,有两种常规解法 1.记忆化搜索, 写函数,去查找上一个符合的值,不断递归 2.递推法 方法一:记忆化搜索 #include < ...
- hdu 1069 DAG加权
题目: Monkey and Banana Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Ot ...
- DAG上dp思想
DAG上DP的思想 在下最近刷了几道DAG图上dp的题目.要提到的第一道是NOIP原题<最优贸易>.这是一个缩点后带点权的DAG上dp,它同时规定了起点和终点.第二道是洛谷上的NOI导刊题 ...
随机推荐
- OLTP与OLAP的差异
OLTP与OLAP的差异 系统类型 OLTP(在线交易系统) OLAP(联机分析系统),DW(数据仓库) 数据来源 操作数据,OLTP通常是原始性数据源 联合型数据:OLAP数据来源于其他OLTP系统 ...
- windows 计算机 管理 命令
compmgmt.msc
- MAC开发NDK非常的简单
转自:http://www.cnblogs.com/jarrah/archive/2013/03/15/2961892.html 附带CDT的下载:http://www.eclipse.org/cdt ...
- WCF和Web Service的 区(guan)别(xi)
参考文献:http://social.microsoft.com/Forums/zh-CN/c06420d1-69ba-4aa6-abe5-242e3213b68f/wcf-webservice 之前 ...
- angular 倒计时
$scope.countdown = ; var myTime = setInterval(function() { $scope.countdown--; $scope.$digest(); // ...
- 夺命雷公狗---微信开发62----所以memcache对access_token进行全局缓存优化
公众号调用接口并不是无限制的,为了防止公众号的程序错误而引发微信服务器负载异常,默认情况下, 每个公众号调用接口都不能超过一定限制,当超过一定限制时,调用对应接口会收到错误信息,造成调用失败. 我们也 ...
- 【sinatra】安装测试
$ gem install sinatra 测试: $ subl app.rb app.rb内容: require 'sinatra' get '/' do "Hello, World!&q ...
- SessionHelper
MXS&Vincene ─╄OvЁ &0000009 ─╄OvЁ MXS&Vincene MXS&Vincene ─╄OvЁ:今天很残酷,明天更残酷,后天很美好 ...
- Fragement
package com.exmple.frage; import java.util.ArrayList; import java.util.Calendar; import java.util.Ha ...
- Delphi Xe2 后的版本如何让Delphi程序启动自动“以管理员身份运行"
由于Vista以后win中加入的UAC安全机制,采用Delphi开发的程序如果不右键点击“以管理员身份运行”,则会报错. 在XE2以上的Delphi版本处理这个问题已经非常简单了. 右建点击工程,选择 ...