NO.90十六届蓝桥杯备战|动态规划-区间DP|回文字串|Treats for the Cows|石子合并|248(C++)
区间dp也是线性dp的⼀种,它⽤区间的左右端点来描述状态,通过⼩区间的解来推导出⼤区间的解。因此,区间DP的核⼼思想是将⼤区间划分为⼩区间,它的状态转移⽅程通常依赖于区间的划分点。
常⽤的划分点的⽅式有两个:
- 基于区间的左右端点,分情况讨论;
- 基于区间上某⼀点,划分成左右区间讨论
P1435 [IOI 2000] 回文字串 - 洛谷
先找重复⼦问题定义状态表⽰
- ⼤问题是让整个字符串
[1, n]变成回⽂串的最⼩插⼊次数; - 当我们发现这个字符串左右元素⼀样的时候,那就去看看
[2, n - 1]变成回⽂的最⼩插⼊次数; - 如果左右不相同,那么我们会在左边补上⼀个字符,或者右边补上⼀个字符,然后看看剩下区间的最⼩插⼊次数。
因此,重复的⼦问题就是看看某个区间变成回⽂串的最⼩插⼊次数。
- 状态表⽰:
dp[i][j]表⽰:字符串[i, j]区间,变成回⽂串的最⼩插⼊次数。
那么dp[1][n]就是我们要的结果。 - 状态转移⽅程:
根据区间的左右端点,分情况讨论:
a. 如果s[i] = s[j]:那我们就去看看[i + 1, j - 1]区间的最⼩插⼊次数,即dp[i + 1][j - 1];
b. 如果s[i] = s[j]:
- 要么去左边补⼀个
s[j],此时的最⼩插⼊次数为dp[i][j - 1] + 1; - 要么去右边补⼀个
s[i],此时的最⼩插⼊次数为dp[i + 1][j] + 1。
因为要的是最⼩值,所以状态转移⽅程为min(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) + 1。
- 初始化以及填表顺序:
我们看dp 表
![![[Pasted image 20250411164028.png]]](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1fd7604ac63a44b49f164a33e67ff238.png)
可以发现如下性质:
- ⽩⾊部分是⽤不到的⾮法区域,因为这个区域中的左端点⼤于右端点,不符合区间的定义;
- 每⼀个格⼦填表的时候,需要左边的格⼦以及下边的格⼦;
- 当i=j的时候,填格⼦会⽤到⾮法区域,并且i=1以及i=n的时候会越界,需要特殊处理。
综上所述: - 对于初始化:我们需要初始化对⻆线位置的值。因为对⻆线表⽰⻓度为1的字符串,本⾝就是回⽂串,⾥⾯的值是0即可。
- 对于填表顺序,我们有两种策略:
a. 从下往上填写每⼀⾏,每⼀⾏从左往右。这样就能保证在填写[i,j]位置时,[i+1, j]以及[i, j-1]已经被更新过了;
b. 第⼀维循环:⼩到⼤枚举区间⻓度len (2 <= len <= n);第⼆维循环:枚举区间左端点i;然后计算出区间右端点j = i + len - 1。这样我们填表的时候,就是⼀个对⻆线⼀个对⻆线的填,不会产⽣越界访问的问题。
对于区间dp的填表顺序,我们⼀般选取第⼆种,会让我们的代码看着很清晰,也⽐较符合区间的推导过程,从⼩区间递推到⼤区间
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 1010;int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);string s; cin >> s;int n = s.size();s = " " + s;for (int len = 2; len <= n; len++) //枚举长度for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){int j = i + len - 1;if (s[i] == s[j]) f[i][j] = f[i+1][j-1];else f[i][j] = min(f[i+1][j], f[i][j-1]) + 1;}cout << f[1][n] << endl;return 0;
}
P2858 [USACO06FEB] Treats for the Cows G/S - 洛谷
贪⼼:每次都拿两边最⼩的。反例:4, 1, 5, 3 。
- 贪⼼解:3 × 1 + 4 × 2 + 1 × 3 + 5 × 4 = 34
- 正解:4 × 1 + 1 × 2 + 3 × 3 + 5 × 4 = 35
原因是,⿏⽬⼨光。看似当前把最⼩的拿⾛了,但是如果先拿⾛⼀个较⼤的,可能会把更⼩的暴露出来。
正解还是⽼⽼实实的区间dp :
- 状态表⽰:
dp[i][j]表⽰:把区间[i, j]的零⻝全部拿⾛,最多能得到多少钱。 - 状态转移⽅程:
根据先拿左边还是先拿右边,能分成两种情况讨论:
a. 先拿左边,然后去[i + 1, j]区间获得最多的钱,即a[i] × (n - len + 1) + dp[i + 1][j];
b. 先拿右边,然后去[i, j - 1]区间获得最多的钱,即a[j] × (n - len + 1) + dp[i][j - 1];
因为要的是最多的钱,所以应该是上⾯两种情况的最⼤值。 - 初始化:
当区间⻓度为1 时:dp[i][i] = n × a[i]。要注意,⻓度为1 ,那就是第n 次拿。 - 填表顺序:
先枚举区间⻓度,再枚举左端点,右端点通过计算
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 2010;int n;
int a[N];
int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];for (int len = 1; len <= n; len++)for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){int j = i + len - 1;int cnt = n - len + 1;f[i][j] = max(f[i+1][j] + a[i] * cnt, f[i][j-1] + a[j] * cnt);}cout << f[1][n] << endl;return 0;
}
P1775 石子合并(弱化版) - 洛谷
- 状态表⽰:
dp[i][j]表⽰:合并区间[i, j]⽯⼦,最⼩的代价。
那么dp[1][n]就是结果 - 状态转移⽅程:
根据最后⼀步合并的情况,可以分成j-i种情况。设最后⼀步合并的时候,两个区间的分割点为k,也就是区间被分成[i, k]和[k + 1, j],此时的最⼩代价为合并左边区间的最⼩代码+合并右边区间的最⼩代价+合并两个区间的代价,即
dp[i][k] + dp[k + 1][j] + sum[i, k] + sum[k + 1, j]
其中sum[i, k] + sum[k + 1, j]其实就是整个区间的和,可以⽤前缀和数组预处理⼀下,就可快速求出来。
因为要的是最⼩代价,所以状态转移⽅程就是所有k 变化范围内的最⼩值。 - 初始化:
区间⻓度为1 的时候,不需要合并,代价为0 。 - 填表顺序:
先枚举区间⻓度,再枚举左端点,右端点通过计算
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 310;int n;
int a[N];
int f[N][N];
int sum[N]; //前缀和数组int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> a[i];sum[i] = sum[i-1] + a[i];}//初始化memset(f, 0x3f, sizeof f);for (int i = 0; i <= n; i++) f[i][i] = 0;for (int len = 2; len <= n; len++){for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){int j = i + len - 1;int t = sum[j] - sum[i-1];//枚举分割点for (int k = i; k < j; k++){f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k+1][j] + t);}}}cout << f[1][n] << endl;return 0;
}
P1880 [NOI1995] 石子合并 - 洛谷
处理环形问题的技巧:倍增。
在数组后⾯,将原始数组复写⼀遍,然后在倍增之后的数组上做⼀次⽯⼦合并(弱化版),就能得到以所有位置为起点并且⻓度为len 的最⼩合并代价
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 210;int n, m;
int s[N];
int f[N][N]; //最小
int g[N][N]; //最大int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> s[i];//倍增s[i+n] = s[i];}m = n + n;//前缀和for (int i = 1; i <= m; i++){s[i] = s[i-1] + s[i]; }//初始化memset(f, 0x3f, sizeof f);memset(g, -0x3f, sizeof g);for (int i = 1; i <= m; i++){f[i][i] = g[i][i] = 0; }for (int len = 1; len <= n; len++){for (int i = 1; i + len - 1 <= m; i++){int j = i + len - 1;int t = s[j] - s[i-1];//枚举分割点for (int k = i; k < j; k++){f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k+1][j] + t);g[i][j] = max(g[i][j], g[i][k] + g[k+1][j] + t);}}}int ret1 = 0x3f3f3f3f, ret2 = -0x3f3f3f3f;for (int i = 1; i <= n; i++){ret1 = min(ret1, f[i][i+n-1]);ret2 = max(ret2, g[i][i+n-1]); }cout << ret1 << endl << ret2 << endl;return 0;
}
P3146 [USACO16OPEN] 248 G - 洛谷
- 状态表⽰:
dp[i][j]表⽰:将区间[i, j]合并的只剩下⼀个元素后,能得到的最⼤值。
⾄于为什么要定义合并剩⼀个元素,因为如果不这样定义,相邻两个区间最⼤值虽然⼀样,但是不⼀定能合并。
那么dp 表⾥⾯的最⼤值就是结果,因为有些区间可能⽆法合并。 - 状态转移⽅程:
跟⽯⼦合并的讨论⽅式⼀样,根据最后⼀次合并的情况,可以把区间分成[i, k]和[k + 1, j],要想能够合并,需要满⾜下⾯条件:
a. 两者合并后的最⼤值⼀致,才能合并:dp[i][k] = dp[k + 1][j];
b. 合并后的最⼤值不能是0 。如果是0 ,说明根本就不能合并:dp[i][k] != 0。
如果能合并,合并后的最⼤值就是dp[i][k] + 1。那么状态转移⽅程就是所有符合要求的k⾥⾯的最⼤值。 - 初始化:
所有⻓度为1的区间,合并后的最⼤值应该是⾃⼰。所以初始化所有的dp[i][i] = a[i],也就是对⻆线。 - 填表顺序:
先枚举区间⻓度,再枚举左端点,右端点通过计算
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 255;int n;
int a[N];
int f[N][N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n;int ret = 0;for (int i = 1; i <= n; i++){cin >> a[i];f[i][i] = a[i];ret = max(ret, a[i]);}for (int len = 2; len <= n; len++){for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i++){int j = i + len - 1;//枚举分割点for (int k = i; k <= j; k++){if (f[i][k] && f[i][k] == f[k+1][j]){f[i][j] = max(f[i][j], f[i][k] + 1);}}ret = max(ret, f[i][j]);} }cout << ret << endl;return 0;
}
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