概述
题意:求子矩阵之和最大。
思路:动态规划的最大特点就是以空间换取时间,所以空间使用会很大,但是比搜索会很省时,所以二维的矩阵我用了三维的数组,当然也可以压缩为一维的,但是三维的我觉得更加直观的体现出DP的特点。可能一维的算法较好,我还没研究,现在刚开始学习DP,所以一点一点来……等用直观的好了,再进行压缩吧。
#include <iostream> #include <cstdio> #include <fstream> #include <algorithm> #include <cmath> #include <deque> #include <vector> #include <list> #include <queue> #include <string> #include <cstring> #include <map> #include <stack> #include <set> #define PI acos(-1.0) #define eps 1e-8 #define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a)) #define sca(a) scanf("%d",&a) #define pri(a) printf("%dn",a) #define f(i,a,n) for(i=a;i<n;i++) #define F(i,a,n) for(i=a;i<=n;i++) #define MM 100005 #define MN 1005 #define INF 10000007 using namespace std; typedef long long ll; int sum[MN][MN],dp[MN]; int main() { int n,i,j,k,Max=-INF; cin>>n; for(i=1;i<=n;i++) for(j=1;j<=n;j++) cin>>k,sum[i][j]=sum[i-1][j]+k; //指第j列前i行数之和 for(i=1;i<=n;i++) for(j=i;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) { dp[k]=sum[j][k]-sum[i-1][k];//指i到j行,以k列为末尾的连续数之和 if(dp[k-1]>0) dp[k]+=dp[k-1];//若前列为正,则并入求和矩阵 if(dp[k]>Max) Max=dp[k]; } cout<<Max<<endl; return 0; }
最后
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