题目链接: here we go 题外话: 谁能想到这是一道咕了两年的\(AC\)呢--当年是在搜索还半懂不懂的时候遇到的这道题,感觉真是难得要命()所以一直拖着不做,后面就下意识地逃避了搜索相关的内容(慢慢变菜 (然后学树形\(dp\)数位\(dp\)的时候强行线性\(dp\)经常推不出被搞疯了) 咳咳,所以终于回来把这道题做了,也算是还债了吧. 有时候感觉自己真是像一头从小被拴在木桩上的象,习惯了之后就从来没想过去挑战一下尝试一下什么的,越来越惰怠,当然只能越来越弱了啊( 题目分析: 首先这…

这道题适合记忆化练手 毕竟总有些大佬虐题. 这个题有几个剪枝 1.记忆化 这个不用多说了吧 剪枝就是 如果 当前点到下面一个点的目前下降的高度+1 小于 下面那个点 能下降的高度 那么反过来,这个点不也有更大的值吗 既然这样的话,又可以得出 这个点不是最优解了,因为另外一条路线已经滑了更大的一个高度了,剩下高度相同,你觉得哪个滑的高 举例: 已知a>b  那么必然的,a+c>b+c 2.从高到低枚举起点. 可以肯定的是,目前选择的这个点的高度已经是这次dfs最大能够滑雪的高度了,如果有比这个高…

题目描述 Michael喜欢滑雪.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想知道在一个区域中最长的滑坡.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 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 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,一条可行的…

题目描述 Michael喜欢滑雪.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想知道在一个区域中最长的滑坡.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 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 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,一条可行的…

这题方法有很多, 这里介绍2种: 方法1 很容易想到搜索, bfs或dfs应该都可以, 就不放代码了: 方法2 这题还可以用 dp 来做. 做法:先将每个点按照高度从小到大排序,因为大的点只能向小的点走,所以用两重循环来枚举,若相邻则更新答案 dp代码 for (int i = 1; i <= k; i++){ for (int j = i - 1; j >= 1; j--) if (abs(e[j].x - e[i].x) + abs(e[j].y - e[i].y) == 1) dp[e[…

题意:有一个\(R*C\)的矩阵,可以从矩阵中的任意一个数开始,每次都可以向上下左右选一个比当前位置小的数走,求走到\(1\)的最长路径长度. 题解:这题很明显看到就知道是dfs,但是直接爆搜会TLE,这里我们采用记忆化搜索,什么意思呢? ​ 我们在dfs的时候,每次都记录一下每个点到1的路径长度,然后,之后当我选到这个位置的时候, 我们就可以直接选用这个点的路径长度,也就没有必要再去对这个点进行dfs了.这样大大节省了时间. 代码: #include <iostream> #include…

题源:[戳这里] 洛谷博客链接:[戳这里] 我觉得这道题主要方法应该有两种: 动态规划 搜索 下面会分别对这两种方法进行简述 一,动态规划法首先的想法是用L(i,j)表示从点(i,j)出发能到达的最长距离.因为从(i,j)出发最少能滑行自己1格,所以每个点L值都先初始化为1 我们可以从 (i,j) 出发,向四周寻找,如果四周没有比他低的点,那么L(i,j)即为1,否则L(i,j)就为从(i,j)出发四周高度比L低且L值最大的那个点P的L值加1递推时的顺序为点的高度由低到高,那么在递推过程中,计算…

BZOJ原题链接 洛谷原题链接 很容易想到二维前缀和. 设\(S[i][j]\)表示矩阵\((0, 0)(i, j)\)内树木的棵数,则询问的矩形为\((x, y)(xx, yy)\)时,答案为\(S[xx][yy] - S[x - 1][yy] - S[xx][y - 1] + S[x - 1][y - 1]\). 但这题坐标极大,显然不能直接求. 对\(x,y\)都进行离散化,然后我们考虑求询问. 将询问的矩阵拆成二维前缀和计算形式的四个矩阵,这样就可以用扫描线快速求矩阵,并统计答案即可.…

题目 滑雪是一道dp及记忆化搜索的经典题目. 所谓记忆化搜索便是在搜索的过程中边记录边搜索的一个算法. 当下次搜到这里时,便直接使用. 而且记忆化搜索一定要满足无后效性,为什么呢,因为如果不满足无后效性的话,可能在不同的时候调用这个值所产生的结果并不同. 因此一定要满足无后效性. 且记忆化搜索一定要用深搜,因为如果广搜的话,记忆化搜索就没有什么作用了.(因为广搜一定是先搜到最优结果) 再说滑雪这道题,可以用动态规划来做,当然也可以用记忆化搜索. 可以将dp数组当作记忆化搜索的数组 在记忆化搜索中…

<题目链接> Michael喜欢滑雪.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想知道在一个区域中最长的滑坡.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 2 3 4 5 16 17 18 19 6 15 24 25 20 7 14 23 22 21 8 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…