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动态规划-滑雪(记忆化搜索)

程序员文章站 2022-08-17 13:54:30
动态规划-滑雪题目题解1.暴力搜索(dfs)2.记忆化搜索代码1.暴力搜索(dfs)2.记忆化搜索题目题解1.暴力搜索(dfs)可以通过枚举每个点,将每个点作为dfs的起始点,去搜索一条最长的路径,限制条件就是严格单调下降。注意:对于此题做dfs搜索的时候,是不用标记访问的点数的,因为,限制条件是严格单调下降,每一个点只能被访问一次,不会出现环路的状态 ,并且需要遍历所有的路径,找到最大的长度。2.记忆化搜索在暴力搜索中,需要枚举每一个点,且以每一个点作为起点进行搜索,仔细想一想递归的过程就知...

题目

动态规划-滑雪(记忆化搜索)

题解

1.暴力搜索(dfs)

可以通过枚举每个点,将每个点作为dfs的起始点,去搜索一条最长的路径,限制条件就是严格单调下降。注意:对于此题做dfs搜索的时候,是不用标记访问的点数的,因为,限制条件是严格单调下降,每一个点只能被访问一次,不会出现环路的状态 ,并且需要遍历所有的路径,找到最大的长度。

2.记忆化搜索

在暴力搜索中,需要枚举每一个点,且以每一个点作为起点进行搜索,仔细想一想递归的过程就知道很多点是被重复计算过,假如把每个点搜索后的长度记录下来,那每次就不用重复进行递归,而是直接使用之前递归算出来的值。这将会大大减小时间复杂度。

具体来说,本质还是递归,但是借用了动态规划的思想,需要另外开辟一个数组,记录每个点滑雪的长度。假如,将每个点看成一个状态dp[i][j],则dp[i][j]表示(i,j)这个格子滑雪的最大长度,当满足上下左右四个点有比(i,j)小的点的话,会发生状态转移,dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[i±1][j±1] + 1),1代表滑动的距离。

代码

1.暴力搜索(dfs)
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int nm = 300 + 10;
int h[nm][nm];
int n,m,maxlen = -1;
int dir[][2] = {{0,-1},{0,1},{1,0},{-1,0}};
void dfs(int x,int y,int len)
{
    if(len > maxlen) maxlen = len ;
    for(int i = 0;i<4;i++)
    {
        int dx = x + dir[i][0];
        int dy = y + dir[i][1];
        if(dx< 0||dy<0||dx>n-1||dy > m -1) continue;
        if(h[dx][dy] >= h[x][y]) continue;
        dfs(dx,dy,len + 1);
    }
}
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin.tie(0);
    cin >> n >> m;
    for(int i = 0;i<n;i++)
        for(int j = 0;j<m;j++)
            cin >> h[i][j];
    for(int i = 0;i<n;i++)
    {
        for(int j = 0;j<m;j++)
        {
            int len = 1;
            dfs(i,j,len);
        }
    }
    cout << maxlen;
    return 0;
}
2.记忆化搜索
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int nm = 300 + 10;
int h[nm][nm];
int dp[nm][nm];//记录每次搜索状态滑雪的长度
int n,m,maxlen = -1;
int dir[][2] = {{0,-1},{0,1},{1,0},{-1,0}};
int dfs(int x,int y)
{
    int &v = dp[x][y];//引用 等价代替
    if( v!= -1) return v;//如果被更新过直接用当前的状态量
    v = 1;//v 最少为1
    for(int i = 0;i<4;i++)
    {
        int dx = x + dir[i][0];
        int dy = y + dir[i][1];
        if(dx< 0||dy<0||dx>n-1||dy > m -1) continue;
        if(h[dx][dy] >= h[x][y]) continue;
        v = max(dfs(dx,dy) + 1,v);//状态转移
    }
    return v;
}
int main()
{
    int res = -1;
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin.tie(0);
    cin >> n >> m;
    for(int i = 0;i<n;i++)
        for(int j = 0;j<m;j++)
            cin >> h[i][j];
    memset(dp,-1,sizeof dp);//先初始化dp 为-1代表 没有被更新过
    for(int i = 0;i<n;i++)
    {
        for(int j = 0;j<m;j++)
        {
            res = max(res,dfs(i,j));
        }
    }
    cout << res;
    return 0;
}

本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44775484/article/details/107517104

相关标签: 动态规划 算法