最新信息学奥赛NOIP动态规划入门教学文案

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NOI初级教程范文

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NOI初级教程范文NOI(全国青少年信息学奥林匹克竞赛)是一个面向中学生的全国性计算机竞赛,旨在培养学生的计算机科学思维和编程能力。

本教程将介绍NOI的基本知识和解题技巧,帮助初学者顺利入门NOI竞赛。

一、编程语言选择NOI竞赛使用的编程语言主要有C/C++和Pascal。

C++是最常用的编程语言,具有较高的性能和灵活性,是参加NOI竞赛的首选语言。

而Pascal相对简单易学,适合初学者使用。

因此,初学者可以选择Pascal 作为入门语言,之后再转向C++。

二、基本数据结构和算法在NOI竞赛中,基本的数据结构和算法非常重要。

以下是一些需要掌握的基础知识:1.数组:数组是存储一系列相同类型元素的集合,可以通过下标访问元素。

在解决问题时,可以使用数组来存储和处理数据。

2.字符串:字符串是由字符组成的序列,可以通过字符串相关的函数进行操作。

在解决字符串处理问题时,需要熟悉字符串的常用操作,如连接、截取、查找等。

3.栈和队列:栈和队列是两种常用的数据结构,主要用于处理先进后出和先进先出的问题。

掌握栈和队列的基本操作和应用场景,可以帮助解决很多实际问题。

4.排序和查找算法:了解不同的排序和查找算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、二分查找等。

熟悉这些算法的特点和实现方法,可以提高解决问题的效率。

三、题目解析和解题技巧在NOI竞赛中,题目解析和解题技巧非常关键。

以下是一些解题的基本技巧:1.仔细阅读题目:在开始解题之前,仔细阅读题目,并确保理解题目要求和限制。

了解问题的具体要求,有助于选择合适的数据结构和算法来解决问题。

2.分析问题:将题目拆解为更小的子问题,并思考如何解决每个子问题。

通过分析问题的特点和限制条件,可以找到解题的方向和策略。

3.设计算法:根据题目分析结果,设计解题算法。

可以使用流程图或伪代码来描述算法逻辑。

尽量使用简洁、高效的算法,减少不必要的操作和复杂度。

4.调试和优化:在编写代码之后,对代码进行调试和优化。

信息学奥赛NOI动态规划入门(C++)培训讲学

信息学奥赛NOI动态规划入门(C++)培训讲学
思考:边界条件?
思想:从上向下思考,从底向上计算
24
16
23
8
13
21
数字三角形
方法1:递推计算
void solve () {
int i , j; for(j = 1; j <= n; j ++) d[n][j ] = a[n][j];
for(i = n -1; i >= 1; i - -) for( j = 1; j <= i; j ++)
2.递归需要很大的栈空间,而动规的递推法不需要栈 空间;使用记忆化搜索比较容易书写程序。
思考: 还有一种思考方法,从下
向上考虑,观察不同状态如何转 移的。从格子(i,j)出发有两 种决策。
d(i,j)为:取d(i-1,j) 和d(i-1,j-1)中 较大的一个加上a(i,j)的和。
思考:边界情况:??
设计状态

状态转移方程
最长上升子序列(LIS)NOI 1759
最长上升子序列(LIS)NOI 1759
样例输入: 7 1735948
样例输出: 4
上升子序列: 1, 7 3, 4, 8
1234567 a1735948

最长上升子序列: 如何划分阶段?
1, 3, 5, 9
以从左向右数的个数为阶源自1, 3, 5, 8给定k个整数的序列{A1,A2,...,Ak },其任意连续子 序列可表示为{ Ai, Ai+1, ...,Aj },其中 1 <= i <= j <= k。最大连续子序列是所有连续子序中元 素和最大的一个。
例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最 大连续子序列为{11,-4,13},最大连续子序列和即 为20。

CCF中学生计算机程序设计能力评级信息学奥赛NOIP动态规划算法及优化

CCF中学生计算机程序设计能力评级信息学奥赛NOIP动态规划算法及优化
1 ≤ n ≤ 5000, 1 ≤ b, ci, di ≤ 109。
动态规划算法 及优化
Codeforces 815C Karen and Supermarket
背包类问题 数据结构优化 决策单调性 计数
可以发现依赖关系形成了一棵树,因此可以考虑在树上
进行 DP。需要注意的是,本题中物品的价格可能非常大, 但是每个物品的收益只有 1,因此我们 DP 时第二维表示的 应当是买了多少个物品。
动态规划算法 及优化
背包类问题 数据结构优化 决策单调性 计数
动态规划算法及优化
动态规划算法 及优化
背包问题
背包类问题 数据结构优化 决策单调性 计数
01 背包:n 个物品,每个物品有价格 ci 及收益 wi ,问 m 元最多能得到多少收益。
完全背包:n 种物品,每种物品有价格 ci 及收益 wi,并 且每种物品能买无限个,问 m 元最多能得到多少收益。
n ≤ 500, m ≤ 4000, di ≤ 100。
动态规划算法 及优化
BZOJ4182 Shopping
背包类问题 数据结构优化 决策单调性 计数
先考虑我们知道必选某个节点时怎么做。可以把这个点
当成根,那么问题就转化为了一个树上依赖背包问题。 考虑用和上一题类似的方法进行 DP。令 fi,j 表示在节点
背包类问题 数据结构优化 决策单调性 计数
树上依赖背包其实还有一个经典的做法。考虑一边 dfs 一边 DP。dfs 到节点 i 的时候,我们先把 DP 数组拷贝一份, 表示不选 i 的子树时的背包。接着我们用多重背包的做法加 入商品 i,并且强制至少买一个商品 i。然后我们再依次 dfs 进每个儿子的子树中,回溯到 i 时我们就得到了在 i 的子树 中买了物品的背包,把它与原先拷贝的背包取个 max 即可。 这样复杂化即可。这样加入一个物品的复杂度是 O(m)

信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)

信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)

信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)第一章:计算机基础知识1.1 计算机概述介绍计算机的发展历程、计算机系统的组成(硬件、软件)讲解计算机的分类(个人计算机、服务器、嵌入式设备等)1.2 操作系统基础介绍操作系统的基本概念、功能和分类(Windows、Linux、Mac OS等)讲解文件系统、进程管理、内存管理、设备管理等内容1.3 计算机网络基础介绍计算机网络的定义、分类(局域网、城域网、广域网)讲解网络协议(TCP/IP、、FTP等)、网络设备(路由器、交换机等)第二章:程序设计基础2.1 编程语言概述介绍常见编程语言(C/C++、Java、Python等)及其特点讲解编程语言的发展趋势、选择合适的编程语言2.2 C/C++编程基础讲解C/C++语言的基本语法、数据类型、运算符、控制结构介绍函数、数组、指针、字符串等编程元素2.3 Python编程基础讲解Python语言的基本语法、数据类型、运算符、控制结构介绍函数、列表、元组、字典等编程元素第三章:算法与数据结构3.1 算法概述介绍算法的定义、特性、分类(贪心算法、动态规划等)讲解算法评价指标(时间复杂度、空间复杂度)3.2 常见的算法思想讲解排序算法(冒泡排序、快速排序等)、查找算法(二分查找等)介绍递归、分治、贪心等算法思想及其应用3.3 数据结构基础介绍数据结构的基本概念、分类(线性结构、非线性结构)讲解线性表、栈、队列、链表、树、图等数据结构及其应用第四章:编程实践与调试技巧4.1 编程规范与习惯强调代码可读性、可维护性的重要性4.2 常见编程错误与调试技巧介绍常见编程错误(语法错误、逻辑错误等)及其解决方法讲解调试工具的使用(如Visual Studio、GDB等)4.3 实际编程案例分析分析实际编程案例,讲解编程思路、算法实现、程序优化等第五章:信息学奥林匹克竞赛简介5.1 竞赛概述介绍信息学奥林匹克竞赛的起源、发展、我国竞赛体系讲解竞赛的目的、意义、参赛要求等5.2 竞赛题目类型与解题策略讲解不同类型的竞赛题目(如计算题、算法题、应用题等)介绍解题策略、时间管理、心理调适等竞赛技巧5.3 竞赛训练与备战策略制定竞赛训练计划、合理安排学习时间分享竞赛备战经验、技巧,提高竞赛成绩第六章:算法设计与分析6.1 算法设计方法介绍算法设计的几种方法:暴力法、分治法、贪心法、动态规划法、回溯法等。

最新noip动态规划讲解

最新noip动态规划讲解
noip动态规划讲解
动态规划(dynamic programming)是运筹学 的一个分支,是求解决策过程最优化的数学方法。 动态规划算法把多阶段过程转化为一系列单阶段 问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,以得 到全局最优策略。
动态规划是信息学竞赛中选手必须熟练掌 握的一种算法,它以其多元性广受出题者的喜爱。 近年来,动态规划几乎每次都出现在NOIp的赛 场上,而且还有越来越多的趋势。因此,掌握基 本的NOIp动态规划题是至关重要的。
如果你一看到这道题目就想到搜索,那么
这道题目就是搜索。那么为什么它出现在动态规划 的专题中的?是因为……
输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数), 计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种 导弹拦截系统。
样例: INPUT 389 207 155 300 299 170 158 65
统数)
OUTPUT 6(最多能拦截的导弹数) 2(要拦截所有导弹最少要配备的系
例如,N=3,K=2,如果面值分别为1分、4分,则在1分~6分之间的每 一个邮资值都能得到(当然还有8分、9分和12分);如果面值分别为1分、 3分,则在1分~7分之间的每一个邮资值都能得到。可以验证当N=3,K=2 时,7分就是可以得到的连续的邮资最大值,所以MAX=7,面值分别为1分、 3分。
【样例】 INPUT N=3 K=2 OUTPUT 13 MAX=7
10
If j+s[i,2,1]<=m Then
If Ff+s[i,2,2]>f[j+s[i,2,1]] Then f[j+s[i,2,1]]:=Ff+s[i,2,2];
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信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)

信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)

信息学奥林匹克竞赛培训教案(校本课程)第一章:编程基础1.1 教学目标让学生了解编程的基本概念和意义掌握一种编程语言的基本语法和使用方法培养学生的问题解决能力和创新思维1.2 教学内容编程语言的选择和安装基本数据类型和变量控制结构和函数输入输出和文件操作1.3 教学方法讲授法:讲解编程语言的基本概念和语法实践法:让学生动手编写代码,解决实际问题讨论法:引导学生交流和分享编程心得1.4 教学评价课后作业:编写简单的程序,巩固所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和积极性项目实践:完成一个小项目,展示学生的编程能力第二章:算法与数据结构2.1 教学目标让学生了解算法和数据结构的基本概念和重要性掌握常用的算法思想和方法培养学生分析问题和设计算法的能力2.2 教学内容算法和数据结构的基本概念常用的排序和查找算法图和树的基本算法动态规划和贪心算法2.3 教学方法讲授法:讲解算法和数据结构的基本概念和方法实践法:让学生动手实现算法,解决实际问题案例分析法:分析经典的算法案例,引导学生思考和设计算法2.4 教学评价课后作业:完成算法题目的练习,巩固所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和思维能力项目实践:完成一个算法项目,展示学生的算法设计和实现能力第三章:编程竞赛技巧3.1 教学目标让学生了解编程竞赛的基本规则和技巧掌握常用的竞赛算法和策略培养学生应对编程竞赛的能力和心理素质3.2 教学内容编程竞赛的基本规则和评分标准常用的竞赛算法和策略编程竞赛的心理素质和应对方法历年竞赛题目的分析和讲解3.3 教学方法讲授法:讲解编程竞赛的基本规则和技巧实践法:让学生参加模拟竞赛,提高应对能力案例分析法:分析历年的竞赛题目,引导学生思考和解决问题3.4 教学评价课后作业:参加模拟竞赛,检验所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和竞赛能力项目实践:参加实际的编程竞赛,展示学生的竞赛水平和心理素质第四章:项目实践4.1 教学目标让学生综合运用所学的编程知识和技巧,完成一个实际的项目培养学生的团队协作能力和沟通能力提高学生的编程能力和解决实际问题的能力4.2 教学内容项目选题和需求分析项目设计和实现项目测试和优化项目汇报和评价4.3 教学方法讲授法:讲解项目实践的基本流程和方法实践法:让学生动手完成项目,提高编程能力团队协作法:引导学生分工合作,培养团队精神4.4 教学评价项目报告:评估学生完成项目的质量和效果团队协作:观察学生在团队中的角色和贡献课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和积极性5.1 教学目标让学生参加模拟竞赛,提高应对实际竞赛的能力培养学生的竞赛心理素质和应对能力5.2 教学内容模拟竞赛的规则和流程历年竞赛题目的分析和讲解竞赛中的心理素质和应对策略5.3 教学方法实践法:让学生参加模拟竞赛,提高应对能力案例分析法:分析历年的竞赛题目,引导学生思考和解决问题5.4 教学评价竞赛成绩:评估学生在模拟竞赛中的表现和成绩课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和积极性第六章:算法设计与分析6.1 教学目标让学生掌握算法设计的基本方法和技巧培养学生分析问题、设计算法和解决问题的能力引导学生运用数学知识和逻辑思维解决计算机问题6.2 教学内容算法设计的方法:贪心、动态规划、分治、回溯等算法分析的基本概念:时间复杂度、空间复杂度常用算法分析技巧:主定理、递归分析、状态压缩等应用实例:数论、组合数学、图论等在算法设计中的应用6.3 教学方法讲授法:讲解算法设计的方法和分析的基本概念实践法:让学生动手实现算法,解决实际问题案例分析法:分析经典的算法案例,引导学生思考和设计算法6.4 教学评价课后作业:完成算法题目的练习,巩固所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和思维能力项目实践:完成一个算法项目,展示学生的算法设计和实现能力第七章:编程工具与技巧7.1 教学目标让学生熟悉常用的编程工具和环境掌握编程中的常用技巧和优化方法培养学生高效编程和解决问题的能力7.2 教学内容编程环境的选择和使用:编译器、调试器、集成开发环境等代码组织与结构:模块化、代码复用、命名规范等编程技巧与优化:算法优化、数据结构选择、代码调试等版本控制:Git等版本控制工具的使用和管理7.3 教学方法讲授法:讲解编程工具的使用方法和编程技巧实践法:让学生动手实践,掌握编程工具和技巧案例分析法:分析高效的编程案例,引导学生学习和借鉴7.4 教学评价课后作业:使用编程工具完成编程任务,巩固所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和编程能力项目实践:完成一个编程项目,展示学生的编程工具使用和技巧运用能力第八章:数学与逻辑思维8.1 教学目标让学生掌握计算机科学中常用的数学知识和逻辑思维方法培养学生运用数学知识和逻辑思维解决计算机问题的能力提高学生的抽象思维和逻辑推理能力8.2 教学内容数学基础知识:组合数学、数论、概率论等逻辑思维方法:逻辑推理、反证法、归纳法等常用数学算法:快速幂、费马小定理、中国剩余定理等应用实例:数学问题在计算机科学中的应用和解决讲授法:讲解数学知识和逻辑思维方法实践法:让学生动手实现数学算法,解决实际问题案例分析法:分析数学问题在计算机科学中的应用案例,引导学生思考和解决问题8.4 教学评价课后作业:完成数学题目的练习,巩固所学知识课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和思维能力项目实践:完成一个数学项目,展示学生的数学知识和逻辑思维运用能力第九章:团队协作与项目管理9.1 教学目标让学生了解团队协作的重要性和方法掌握项目管理的流程和技巧培养学生团队协作能力和项目管理能力9.2 教学内容团队协作的基本原则和方法:沟通、协作、分工、责任等项目管理工具的使用:Trello、Jira、Asana等团队协作与项目管理的实例分析9.3 教学方法讲授法:讲解团队协作和项目管理的基本概念和方法实践法:让学生动手实践,完成团队协作和项目管理任务案例分析法:分析团队协作和项目管理的实例,引导学生思考和学习团队协作表现:观察学生在团队中的角色和贡献项目报告:评估学生完成项目的质量和效果课堂表现:观察学生在课堂上的参与度和积极性第十章:竞赛经验与职业规划10.1 教学目标让学生了解竞赛的经验和教训掌握竞赛中的应对策略和技巧培养学生职业规划和人生设计的意识10.2 教学内容竞赛的经验和教训:竞赛中的成功与失败,如何应对挑战等竞赛中的应对策略和技巧:时间管理、心理调适、团队合作等重点和难点解析1. 教学内容的设计与安排2. 教学方法的运用3. 教学评价的制定4. 项目实践的指导5. 竞赛经验与职业规划的分享对于每个重点环节,进行详细的补充和说明:1. 教学内容的设计与安排:需要确保教学内容与信息学奥林匹克竞赛的要求相符合,覆盖必要的编程基础、算法与数据结构、编程竞赛技巧、项目实践等知识点。

信息学奥赛——动态规划实例分析及程序实现

信息学奥赛——动态规划实例分析及程序实现

全国青少年信息学奥林匹克联赛动态规划实例分析及程序实现一、数字三角形(图3.1-1)示出了一个数字三角形。

请编一个程序计算从顶至底的某处的一条路径,使该路径所经过的数字的总和最大。

●每一步可沿左斜线向下或右斜线向下走;●1<三角形行数≤100;●三角形中的数字为整数0,1,…99;输入数据:由INPUT.TXT文件中首先读到的是三角形的行数。

在例子中INPUT.TXT表示如下:573 88 1 02 7 4 44 5 2 6 5输出数据:把最大总和(整数)写入OUTPUT.TXT文件。

上例为:30738810274445265(图3.1-1)二、算法分析只要对该题稍加分析,就可以得出一个结论:如果得到一条由顶至底的某处的一条最佳路径,那么对于该路径上的每一个中间点来说,由顶至该中间点的路径所经过的数字和也为最大。

因此该题是一个典型的多阶段决策最优化的问题。

我们采用动态规划中的顺推解法。

按三角形的行划分阶段。

若行数为n, 则可把问题看作一个n-1个阶段的决策问题。

从始点出发,依顺向求出第一阶段、第二阶段,……,第n-1阶段中各决策点至始点的最佳路径,最终求出始点到终点的最佳路径。

设:fk(Uk)━━从第k阶段中的点Uk至三角形顶点有一条最佳路径,该路径所经过的数字的总和最大,fk(Uk)表示为这个数字和;由于每一次决策有两个选择,或沿左斜线向下,或沿右斜线向下,因此设Uk1━━k-1阶段中某点Uk沿左斜线向下的点;Uk2━━k-1阶段中某点Uk沿右斜线向下的点;dk(Uk1)━━k阶段中Uk1的数字;dk(Uk2)━━k阶段中Uk2的数字;因而可写出顺推关系式fk(Uk)=max{fk-1(Uk)+dk(Uk1),fk-1(Uk)+dk(Uk2)}f0(U0)=0;K=1,2,3,4,……n经过一次顺推,便可分别求出由顶至底N个数的N条路径,在这N条路径所经过的N个数字和中,最大值即为正确答案。

三、程序分析根据上述顺推关系,我们编写程序如下:Program ID1P1;ConstMaxn = 100;TypeNode = RecordVal, Tot : Integer{ 当前格数字; 从[1,1]到当前格的路径所经过的数字和} End;VarList : Array [1..Maxn, 1..Maxn] of Node; { 计算表} N, Max, { 行数, 最大总和}I, J : Integer; { 辅助变量}Fi : Text; { 文件变量}Procedure Init;BeginAssign(Fi, 'INPUT.TXT'); { 文件名和文件变量连接} Reset(Fi); { 文件读准备}Readln(Fi, N); { 读三角形行数}For i := 1 to N Do { 读入三角形各格的数字}For j := 1 to i DoRead(Fi, List[i, j].Val);Close(Fi)End;{init}Procedure Main;BeginList[1, 1].Tot := List[1, 1].Val; { 从[1,1]位置开始往下顺推}For i := 2 to N DoFor j := 1 to i Do BeginList[i, j].Tot := -1; { 从[1,1]至[i,j]的数字和初始化}If (j <> 1) And(List[i - 1, j - 1].Tot + List[i, j].Val > List[i, j].Tot) ThenList[i, j].Tot := List[i - 1, j - 1].Tot + List[i, j].Val;{ 若从[i-1,j-1]选择右斜线向下会使[1,1]至[i,j]的数字和最大,则决策该步} If (j <> i) And(List[i - 1, j].Tot + List[i, j].Val > List[i, j].Tot) ThenList[i, j].Tot := List[i - 1, j].Tot + List[i, j].Val{ 若从[i-1,j]选择左斜线向下会使[1,1]至[i,j]的数字和最大,则决策该步} End; {for}Max := 1;{ [1,1]至底行各点的N条路径所经过的数字和中,选择最大的一个输出} For i := 2 to N DoIf List[N, i].Tot > List[N, Max].Tot ThenMax := i;Writeln(List[N, Max].Tot) { 输出最大总和}End; {main}BeginInit; { 读入数字三角形}Main { 求最大总和}End.{main}二、Problem : 打鼹鼠Contents: 有个n*n个格子,在m个时间点上的不定格子里有数量不等的鼹鼠出现,机器人每次只能向前后左右移动一个格子,问最多机器人能打多少鼹鼠?(n<=1000, m<=10000)Type: 动态规划Difficulty: 2Source: HNOI2004_day_*_*Solution :a)记得学OI不到几个月,高一刚上来就做的这道题..着实郁闷了半天,有一个思路是开1000*1000 的数组乱搞…忘了可以过几个来着..b)又翻到这道题的时候是2月份了..发现f[i]表示:如果机器人最后打死的老鼠是第i只,这种情况下机器人最多可以打死多少老鼠。

全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI信息学-递归与深度优先搜索DFS教学文案

全国青少年信息学奥林匹克竞赛NOI信息学-递归与深度优先搜索DFS教学文案
• 基于该特点,我们可以采用如下方式优化程序的运行时间 •定义数组int P[1000*1000][2],记录从指定方格出发,可到达的所有方格的行下标和列 下标。 •定义数组int R[1000][1000],保存从每个方格出发,可到达的方格数量。若从(x, y)出发 可达到的方格数为A,则求解过程中经过的所有方格,它们可到达的方格数都为A。
• 由于字符串需要额外的空间保存结束符'\0',且n <= 1000;因此迷宫的定义和迷宫信息 的读取代码如下:
2、洛谷P1141(01迷宫)--定义函数实现递推过程
10001 11010 01101 10001 01100
• 以当前方格为参照,寻找上、下、左、右可到达的方格 • 以上、下、左、右可到达的方格为参照,重复步骤1。直到没有可到达的方格为止
迷宫求解
1、迷宫求解--定义数据结构,读取迷宫信息
• 从题意和样例数据可以看出,迷宫中每个方格的行下标和列下标,都是从1开始编号的。 • 为了便于处理,我们也可以将数组预留一部分空间,数组行下标和列下标也从1开始编号
map[i][ j]取值为0,表示可以通过;取值为1,表示有障碍,不可通过 因为数组的行下标和列下标都从1开始,且1<=N、M<=5;所以行数和列数都应为6
经过的路径上原来棋格的颜色
4、洛谷P3956(棋盘)-搜索减枝,初步减少搜索时间
5、洛谷P3956(棋盘)-添加最小基本记忆数组,再次减少搜索时 间
谢谢观赏!
知识回顾 Knowledge Review
递归调用,无法结束。直至消耗完所有的栈内存,导致程序运行崩溃。
3、洛谷P1141(01迷宫)--防止程序死循环崩溃(解决办法)
我们可以按如下方式,防止重复 的递归调用。
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阶段4
阶段4:F(D1)=3;F(D2)=4;F(D3)=3 阶段3:F(C1)=min{F(D1)+C1到D1的路径长度,
F(D2)+C1到D2的路径长度} F(C2)……
阶段1
阶段2
阶段3
阶段4
我们把F(x) 称为当前x的状态;
在这个例子中每个阶段的选择依赖当前的状态,又 随即引起状态的转移,一个决策序列(E –D3-C4B2-A)就是在变化的状态中产生的,故有“动态”的 含义。
方各有个数,从第一行的数开始,每次可以选择
向左下或是向右下走一格,一直走到最下行,把
沿途经过的数全部加起来。如何走才能使得这个
和尽量大?。
穷举?贪心?搜索?
数字三角形
数组存储
格子编号
深搜(递归实现)
程序清单: void f( int i, int j )
{ s=s+a[ i ][ j ]; if ( i==4 ) if ( s > max ) max = s; else { f( i+1, j ); s=s-a[ i+1] [ j ]; f( i+1, j+1); s=s-a[ i+1] [ j+1]; }
if( i == n ) return a[i][ j];
if(d[ i ][ j ] >= 0) return d[i][ j];
d[i][ j] = a[i][ j]+max(solve ( i+1, j ), solve ( i+1 , j +1) );
这样做是正确的, 可惜时间效率太低 。低效的原因在于
重复计算。
重复计算
dt(1,1) 的调用关系树
方法3:记忆化搜索
这个方法和直接递归非常类似,但加入了记忆 化(memoization) ,保证每个结点只访问一次。
// initially , all d[i][ j] are -1
int solve ( int i , int j) {
时间复杂度O(n2) 在计算d[i][ j]前,d[i+1][ j],d[i+1][ j+1]已计算好了

方法2:递归计算
int solve ( int i , int j) { if (i == n) return a[i][j]; else return a[i][j] + max( solve (i+1,j), solve (i+1 , j +1)); }
}
格子编号
分析:考察 设以格子(i,j)为首的“子三角形”的最大和为d[i,j]( 我们将不加区别的把这个子问题(subproblem) 本身 也称为d[i,j]),则原问题的解是d[1,1]我们关心的 是从某处出发到底部的最大和:
从(2,1)点出发的最大和记做d[2,1]; 从(2,2)点出发的最大和记做d[2,2]; 从(1,1)出发有两种选择(2,1)或(2,2) 在已知d[2,1]和d[2,2]的情况下,应选择较大的一个 。
基本概念
阶段: 问题的过程被分成若干相互联系的部分,我
们成为阶段,以便按一定的次序求解。 状态:
某一阶段的出发位置称为状态,通常一个阶 段包含若干状态。 决策:
对问题的处理中作出的每种选择的行动就是 决策。即从该阶段的每个状态出发,通过一次 选择性的行动移至下一个阶段的相应状态。
例1: 斐波那契(Fibonacci)数列
信息学奥赛NOIP动态规划 入门
引入:走楼梯
已知一个楼梯有n级,从下往上走,一步可以走一级,也可以走两级,走到 第N级楼梯有多少种走法?
【输入格式】
一行一个整数n。
【输出格式】
一行仅有一整数,表示走到第n级有多少种走法。
【输入样例】 【输出样例】
2
2
【数据规模】
对100%的数据满足:0 < n ≤ 30。
Int F(int n) { if ( n == 0 || n==1 ) return 1; else return F(n-1) + F(n-2); }
时间复杂度 ?能优化吗 ?
例1: 斐波那契(Fibonacci)数列
//dp数组,用以保存已经计算过的结果 //dp[n]记录F(n)的结果,dp[n]= -1表示没有计算过 Int F(int n){
如何选呢?
其中较大的一个,再加上a(i,j)的值就是d[i,j]。 d[i,j]=a[i,j]+max{d[i+1,j],d[i+1,j+1]}
思考:边界条件?
思想:从上向下思考,从底向上计算
24
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数字三角形方法1:递Fra bibliotek计算void solve () {
int i , j; for( j = 1; j <= n; j ++) d[n][ j ] = a[n][ j]; for(i = n -1; i >= 1; i - -) for( j = 1; j <= i; j ++) d[i][ j ] = a[i][ j ] + max (d[i +1][ j], d[i +1][ j +1]); }
最短路径问题---求A到E的最短路的长度 穷举?贪心?搜索?
阶段1
阶段2
阶段3
阶段4
思考: 仔细观察本图路径的特殊性,可以分成4个阶段: 第一阶段:A经过A-B1或A-B2到B 第二阶段:B1有三条路通……;B2有两条通路……
阶段1 阶段2
阶段3
思考:倒着推;设F(x)表示x到E的最短路径的长度
思考:考虑更一般的情况,当前位置(i,j)看成一个状态,
定义状态(i,j)的指标函数d(i,j) 为从格子(i,j)出发 时能得到的最大和(包含格子(i,j)本身的值)。
原题的解:?d(?,?)
d[1,1]
格子编号
思考:观察不同状态如何转移的。 从格子(i,j)出发有两种决策。
如果(i,j)格子里的值为a (i ,j) 向左走需要求“从(i+1,j)出发的最大和”,就是d[i+1,j]。 向右走需要求“从(i+1,j+1)出发的最大和”,就是d[i+1, j+1]。
if ( n == 0 || n==1 ) return 1; if ( dp[n] != -1 ) return dp[n]; else {
dp[n] = F(n-1) + F(n-2); return dp[n]; } }
时间复杂度 ?
例2: 数字三角形
一个由非负数组成的三角形,第一行只有
一个数,除了最下行之外每个数的左下方和右下
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