用动态规划解--滑雪题 算法分析
来源:互联网 发布:reveal.js markdown 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 03:13
关键字: 动态规划
问题描述:
Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 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想知道载一个区域中最长底滑坡。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,一条可滑行的滑坡为24-17-16-1。当然25-24-23-...-3-2-1更长。事实上,这是最长的一条。
Input
输入的第一行表示区域的行数R和列数C(1 <= R,C <= 100)。下面是R行,每行有C个整数,代表高度h,0<=h<=10000。
Output
输出最长区域的长度。
Sample Input
5 5
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
Sample Output
25
分析及代码实现:
这个问题应该来说是个简单的,很容易想到用动态规划去做的题目。这个问题满足最有子结构
是比较容易看出来。非常容易建立如下递归式:
如果从i,j可以顺着某侧滑的话:
dis_sk[i][j] = max{dis_sk[i-1][j],dis_sk[i][j-1],dis_sk[i+1][j],dis_sk[i][j+1]}+1
那么我们很容易写出递归的:
int dis(int i,int j){
for(i,j上侧,下侧,左侧,右侧)
if(该位置没有越界){
if(顺着该侧可以往下滑)
如果该侧位置可以滑行的距离(递归调用dis函数)大于dis_sk[i][j],则把dis_sk[i][j]改成该距离+1
}
}
把这个递归改成动态规划很容易,只要在开始判断一下
if(dis_sk[i][j]) return dis_sk[i][j]; //dis_sk[i][j]开始为0
这样基本上就可以很顺畅的写出代码了:
定义的变量如下:
一个用来判断是否越界的辅助函数:
下边就是以lookup方式写的动态规划实现的从i,j下滑最大距离:
最后是main函数,取dis(i,j)的最大者就是所求的最长区域的长度:
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