线性DP——AcWing 898. 数字三角形、AcWing 895. 最长上升子序列

简介: 线性DP——AcWing 898. 数字三角形、AcWing 895. 最长上升子序列

AcWing 898. 数字三角形


1.题目


898. 数字三角形


2.思路


DP问题首先考虑状态转移方程,定义一个集合f ( i , j) ,表示从第一个数字(1,1)走到第 i行,第 j列(i , j)的所有方案的集合,那么我们要求的就是其中方案的整数之和的最大值。


这个点可以由左上方(i−1 , j)走过来,即f( i-1, j)+a(i , j)

这个点也可以由右上方(i−1,j−1)走过来,即f( i-1, j-1)+a(i , j)

所以状态转移方程就是f(i , j)=max{ f( i-1, j) , f( i-1, j-1) } + a(i , j)


这个思路是从上往下算,当向下走的时候,需要考虑边界问题。也就是对于f[2][1]的时候,f[1]f[0]并没有设置这个值,默认为0,题中的数字有负数,则会出现错误的最大值。需要对于f进行重置,置为Integer.MIN_VALUE,同样也可以从下往上算


3.Ac代码


思路一


import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
public class Main {
    static int N=510;
    static int [][]a=new int[N][N];  //存储每一层数字
    static int [][]f=new int[N][N];  //从第一个数字走到第 i行,第 j列元素的方案集合
    public static void main(String[] args)  {
       Scanner sc=new Scanner(System.in);
       int n=sc.nextInt();
       for (int i = 1; i <=n; i++) {
           for (int j = 1; j <=i; j++) {
            a[i][j]=sc.nextInt();
           }
       }
       //因为可能这个数的上面左右两边都没有数,添加一个默认值
        for (int i = 0; i <=n; i++) {
            for (int j = 0; j <=i+1; j++) {
                f[i][j]=Integer.MIN_VALUE;
            }
        }
       //第一个方案只有这一种情况
       f[1][1]=a[1][1];
       for (int i=2; i<=n; i++){
           for(int j=1;j<=i;j++){
               f[i][j]=Math.max(f[i-1][j-1],f[i-1][j]) + a[i][j];
           }
       }
       int res=Integer.MIN_VALUE;
       for(int i=1;i<=n;i++){
           res=Math.max(res,f[n][i]);
       }
        System.out.println(res);
    }
}


思路二


import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
public class Main {
    static int N=510;
    static int [][]a=new int[N][N];  //存储每一层数字
    static int [][]f=new int[N][N];  //从第一个数字走到第 i行,第 j列元素的方案集合
    public static void main(String[] args)  {
       Scanner sc=new Scanner(System.in);
       int n=sc.nextInt();
       for (int i = 1; i <=n; i++) {
           for (int j = 1; j <=i; j++) {
            a[i][j]=sc.nextInt();
           }
       }
        for (int i = n; i >= 1; i--) {
            //从最后一排开始走,从下往上。
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                f[i][j] = Math.max(f[i + 1][j + 1], f[i + 1][j]) + a[i][j];
            }
        }
        System.out.println(f[1][1]);
    }
}


AcWing 895. 最长上升子序列


1.题目


895. 最长上升子序列


2.思路


首先还是考虑状态表示,定义一个fi 表示从第一个数开始算,以第 i个数结尾的最长上升子序列,如果我们选第1个数,那么对应的就是f1

如果我们选第2个数,那么对应的就是f2

如果我们选第j个数,那么对应的就是f j

所以状态转移方程就是f i=max (f i +1)


3.Ac代码


import java.util.Scanner;
public class Main {
    static int N=1010;
    static int []a=new int[N];  //存储数组
    static int []f=new int[N];  //fi 表示从第一个数开始算,以第 i个数结尾的最长上升子序列
    public static void main(String[] args)  {
       Scanner sc=new Scanner(System.in);
       int n=sc.nextInt();
       for (int i = 1; i <=n; i++) {
        a[i]=sc.nextInt();
       }
        int res=0;
        for (int i = 1; i <=n; i++) {
         f[i]=1;
            for (int j = 1; j < i; j++) {
                if(a[j]<a[i]){
                 f[i]=Math.max(f[i],f[j]+1);
                }
            }
            res=Math.max(res,f[i]);
        }
        System.out.println(res);
    }
}


感谢你能看完,如果对你有帮助的话,点个赞支持下

相关文章
|
2月前
acwing 895 最长上升子序列1
acwing 895 最长上升子序列1
36 3
|
2月前
acwing 896 最长上升子序列II
acwing 896 最长上升子序列II
30 2
|
2月前
acwing 902 最短编辑距离
acwing 902 最短编辑距离
15 1
|
2月前
acwing 1016 最大上升子序列和
acwing 1016 最大上升子序列和
25 0
|
2月前
|
人工智能
AcWing 274. 移动服务(线性dp)
AcWing 274. 移动服务(线性dp)
20 0
|
2月前
acwing 275 传纸条 (线性dp)
acwing 275 传纸条 (线性dp)
18 0
|
6月前
|
C++
【洛谷 P1706】全排列问题 题解(全排列)
该问题要求按字典序输出从1到n的所有不重复排列。输入为整数n,输出为每行一个的数字序列,每个数字占5个宽度。样例输入3,输出6行全排列。代码使用C++,通过`next_permutation`函数生成所有排列。注意n的范围是1到9。
53 0
|
存储 算法 测试技术
【AcWing每日一题】4653. 数位排序
【AcWing每日一题】4653. 数位排序
121 0
【leetcode每日一题】1027. 最长等差数列
【leetcode每日一题】1027. 最长等差数列