【题14】方格取数.doc

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【题14】方格取数

【题14】方格取数 设有n*n的方格图(N≤8),我们将其中的某些方格中填入正整数,而其他的方格中则放入数字0。如图11.2.5所示(见样例): 向右   A 1 2 3 4 5 6 7 8 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 13 0 0 6 0 0 3 0 0 0 0 7 0 0 0 4 0 0 0 14 0 0 0 0 5 0 21 0 0 0 4 0 0    向 6 0 0 15 0 0 0 0 0    下 7 0 14 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 图11.2.5 某人从图的左上角的A点出发,可以向下行走,也可以向右走,直到到达右下角的B点。在走过的路上,它可以取走方格中的数(取走后的方格中将变为数字0)。此人从A点到B点共走两次,试找出2条这样的路径,使得取得的数之和最大。 输入 输入的第一行为一个整数N(表示N*N的方格图),接下来的每行右三个整数,前两个表示位置,第三个数为该位置上所放的数。一行单独的0表示输入结束。 输出 只需输出一个整数,表示2条路径上取得的最大的和 样例输入 8 2 3 13 2 6 6 3 5 7 4 4 14 5 2 21 5 6 4 6 3 15 7 2 14 0 0 0 样例输出 67 题解 我们对这道题并不陌生。如果求一条数和最大的路径,读者自然会想到动态程序设计方法。现在的问题是,要找出这样的两条路径,是否也可以采用动态程序设计方法呢?回答是可以的。 1.状态的设计 我们衡量一个算法的标准,无外乎时间、空间两项指标。“动态规划”算法的时间大多数为“多项式级”,比起同样解决这个问题的有哪些信誉好的足球投注网站算法“指数级”的时间来说,“动态规划”的时间需要是很少的,所以我们在实际应用中,很少考虑“动态规划”算法的时间问题,而最经常考虑的是空间问题:即状态的设计与存储。对于一个“动态规划”算法来说,状态的设计与存储比阶段的划分更重要,因为阶段只是一些可以等同处理的状态的集合(例如,可以将两条路径走第i步的所有可能位置定义为一个阶段)。所以,状态的选定对整个问题的处理起了决定性的作用。我们选定的状态必须满足如下两点: 1:状态必须完全描述出事物的性质,两个不同事物的状态是不同的; 2:必须存在状态与状态之间的“转移方程”,以便我们可以由初始状态逐渐转化为目标状态。 状态是描述事物性质的量,所以我们应该以上述要求为标准,根据方格取数问题的具体情况来具体分析: 我们从(1,1)出发,每走一步作为一个阶段,则可以分成2*n-1个阶段: 第一个阶段,两条路径从(1,1)出发; 第二个阶段,两条路径可达(2,1)和(1,2); 第三个阶段,两条路径可达的位置集合为(3,1)、(2,2)和(1,3); ………………………… 第2*n-1个阶段,两条路径汇聚(n,n); 在第k(1≤k≤2*n-1)个阶段,两条路径的终端坐标(x1,y1)(x2,y2.2.6所示: 图11.2.6 如果我们将两条路径走第i步的所有可能位置定义为当前阶段的状态的话,面对的问题就是如何存储状态了。方格取数问题的状态数目十分庞大,每一个位置是两维的,且又是求两条最佳路径,这就要求在存储上必须做一定的优化后才有可能实现算法的程序化。主要的优化就是:舍弃一切不必要的存储量。为此,我们取位置中的x坐标(x1,x2)作状态,其中 (1≤x1≤k)∧(x1{1..n})∧(1≤x2≤k)∧(x2{1..n}) 直接由x坐标计算对应的y坐标: (y1=k+1-x1)∧(y1{1..n})∧(y2=k+1-x2)∧(y2{1..n}) 2.状态转移方程 设两条路径在k阶段的状态为(x1,x2)。由(y1=k+1-x1)∧(y1{1..n})得出第一条路径的坐标为(x1,y1);由(y2=k+1-x2)∧(y2{1..n})得出第二条路径的坐标为(x2,y2)。假设在k-1阶段,两条路径的状态为(x1’,x2’)且(x1’,x2’)位于(x1,x2)状态的左邻或下邻位置。因此我们设条路径的延伸方向为d1和d2:di=0,表明第i条路径由(xi’,yi’)向右延伸至(xi,yi);di=1,表明第i条路径由(xi’,yi’)向下延伸至(xi,yi)(1≤i≤2)。显然(x1’= x2’)∧(d1= d2),表明两条路径重合,同时取走了(x1’,y1’)和(x1,y1)中的数,这种取法当然不可能得到最大数和的。 分析两种可能: ⑴若x1=x2,x1状态,可取走(x1,y1)中的数(图11.2.

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