数塔问题(蛮力算法和动态规划)
题目:如下图是一个数塔,从顶部出发在每一个节点可以选择向左或者向右走,一直走到底层,要求找出一条路径,使得路径上的数字之和最大,及路径情况。(使用蛮力算法和动态规划算法分别实现)
#include<bits/stdc++.h>
#define MAX_SIZE 100
using namespace std;
//蛮力算法
int maxPathSumForce(int pyramid[][MAX_SIZE],int row){if(row==1){return pyramid[0][0];}int maxSum=pyramid[0][0];for(int i=1;i<row;i++){for(int j=0;j<i;j++){if(j==0){pyramid[i][j]+=pyramid[i-1][j]; }else if(j==i){pyramid[i][j]+=pyramid[i-1][j-1];}else{pyramid[i][j] += (pyramid[i - 1][j - 1] > pyramid[i - 1][j] ? pyramid[i - 1][j - 1] : pyramid[i - 1][j]);}if (pyramid[i][j] > maxSum) {maxSum = pyramid[i][j];}
}}return maxSum;
} //动态规划算法int maxPathSumDP(int pyramid[][MAX_SIZE], int rows) {if (rows == 1) {return pyramid[0][0];}for (int i = rows - 2; i >= 0; i--) {for (int j = 0; j <= i; j++) {pyramid[i][j] += (pyramid[i + 1][j] > pyramid[i + 1][j + 1] ? pyramid[i + 1][j] : pyramid[i + 1][j + 1]);}}return pyramid[0][0];
}signed main()
{int pyramid[MAX_SIZE][MAX_SIZE];int row,num;cout<<"请输入数塔的层数:";cin>>row;cout<<"请输入数塔的数字(每层从左到右依次输入):"<<endl;for(int i=0;i<row;i++){for(int j=0;j<=i;j++){cin>>num;pyramid[i][j]=num;}}cout<<"蛮力算法最大路径和为:"<<maxPathSumForce(pyramid,row)<<endl;cout<<"动态规划算法最大路径和为:"<<maxPathSumDP(pyramid,row)<<endl; }
蛮力算法的解释:
1. 首先,如果金字塔只有一行(rows == 1),则直接返回金字塔顶部的值(pyramid[0][0])。
2. 初始化最大路径和为金字塔顶部的值(maxSum = pyramid[0][0])。
3. 使用两个嵌套的循环遍历金字塔的每一行和每一列。外层循环变量i表示行数,内层循环变量j表示列数。
4. 在内层循环中,根据当前位置的行数和列数,计算当前位置的值。具体计算方式如下:
- 如果当前位置是行的开头(j == 0),则当前位置的值等于上一行同列位置的值加上当前位置的值(pyramid[i][j] += pyramid[i - 1][j])。
- 如果当前位置是行的末尾(j == i),则当前位置的值等于上一行前一列位置的值加上当前位置的值(pyramid[i][j] += pyramid[i - 1][j - 1])。
- 否则,当前位置的值等于上一行前一列位置的值和上一行同列位置的值中的较大值(pyramid[i][j] += (pyramid[i - 1][j - 1] > pyramid[i - 1][j] ? pyramid[i - 1][j - 1] : pyramid[i - 1][j]))。
5. 在内层循环中,每次更新当前位置的值后,判断当前位置的值是否大于最大路径和(maxSum)。如果是,则更新最大路径和为当前位置的值。
动态规划算法的解释:(从下到上代码更加简洁,可能性更小)
1. 首先,如果金字塔只有一行(rows == 1),则直接返回金字塔顶部的值(pyramid[0][0])。
2. 使用两个嵌套的循环从倒数第二行开始向上遍历金字塔的每一行和每一列。外层循环变量i表示行数,内层循环变量j表示列数。
3. 在内层循环中,根据当前位置的行数和列数,计算当前位置的值。具体计算方式如下:
- 当前位置的值等于当前位置的值加上 下一行同列位置和下一行下一列位置中的较大值(pyramid[i][j] += (pyramid[i + 1][j] > pyramid[i + 1][j + 1] ? pyramid[i + 1][j] : pyramid[i + 1][j + 1]))。
4. 循环结束后,金字塔顶部的值即为从顶部到底部的最大路径和。
5. 返回金字塔顶部的值。
相关文章:

数塔问题(蛮力算法和动态规划)
题目:如下图是一个数塔,从顶部出发在每一个节点可以选择向左或者向右走,一直走到底层,要求找出一条路径,使得路径上的数字之和最大,及路径情况。(使用蛮力算法和动态规划算法分别实现) #include…...
启动 Redis 服务和连接到 Redis 服务器
启动 Redis 服务和连接到 Redis 服务器的步骤通常依赖于你的操作系统和 Redis 的安装方式。以下是一些常见的步骤: ### 启动 Redis 服务 对于大多数 Linux 发行版,Redis 服务可以通过以下命令启动: 1. 如果 Redis 是通过包管理器安装的&am…...

我独自升级崛起在哪下载 我独自升级电脑PC端下载教程分享
将于5月8日在全球舞台闪亮登场的动作角色扮演游戏《我独自升级崛起》,灵感源自同名热门动画与网络漫画,承诺为充满激情的游戏玩家群体带来一场集深度探索与广阔体验于一身的奇幻旅程。该游戏以独特的网络武侠世界观为基底,展现了一位普通人踏…...

STM32F4xx开发学习—GPIO
GPIO 学习使用STM32F407VET6GPIO外设 寄存器和标准外设库 1. 寄存器 存储器映射 存储器本身是不具有地址的,是一块具有特定功能的内存单元,它的地址是由芯片厂商或用户分配,给存储器分配地址的过程就叫做存储区映射。给内存单元分配地址之后…...

引领农业新质生产力,鸿道(Intewell®)操作系统助力农业机器人创新发展
4月27日至29日,2024耒耜国际会议在江苏大学召开。科东软件作为特邀嘉宾出席此次盛会,并为江苏大学-科东软件“农业机器人操作系统”联合实验室揭牌。 校企联合实验室揭牌 在开幕式上,江苏大学、科东软件、上交碳中和动力研究院、遨博智能研究…...

扩展学习|一文读懂知识图谱
一、知识图谱的技术实现流程及相关应用 文献来源:曹倩,赵一鸣.知识图谱的技术实现流程及相关应用[J].情报理论与实践,2015, 38(12):127-132. (一)知识图谱的特征及功能 知识图谱是为了适应新的网络信息环境而产生的一种语义知识组织和服务的方…...

ubuntu中的docker记录(3)——如何安装nvidia-docker以更好地支持GPU加速计算应用程序的运行
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、nvidia-docker2的安装1. 安装docker2. 安装nvidia-docker2(1) 添加密钥(2) 更新软件列表(3) 安装nvidia-docker2(4) 测试nvidia-docker2 二、可能的报错及解…...

MLP实现fashion_mnist数据集分类(1)-模型构建、训练、保存与加载(tensorflow)
1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tfprint(Tensorflow Version:{}.format(tf.__version__)) print(tf.config.list_physical_devices())2、fashion_mnist数据集下载与展示 (train_image,train_label),(test_image,test_label) tf.keras.datasets.fashion_mnist.l…...
ChatGPT-税收支持新质生产力
Prompt: 税收发展助力新质生产力 Response: 是的,税收发展可以促进新质生产力的发展。通过税收政策的调整和优化,政府可以提供更好的创新环境,激发企业投资研发,推动新技术、新产品的出现,从而推动经济结构升级和新…...
Linux下深度学习虚拟环境的搭建与模型训练
在深度学习实践中,环境配置是十分重要且免不了的一步。本文以 YOLOv4 模型,介绍在Linux下虚拟环境配置到模型训练的过程。 安装Miniconda: Miniconda是Anaconda的一个轻量级版本,非常适合用于科学计算和数据处理。 wget https:…...
Map-Reduce是个什么东东?
MapReduce是一种用于使用并行分布式算法在集群计算机上处理大型数据集的编程模型及其相关实现。这一概念首先由Google普及,并随后作为Apache Hadoop项目的一部分开源发布。 MapReduce的基本工作流程: 映射(Mapping):这是第一阶段,…...
上位机工作感想-从C#到Qt的转变-2
2.技术总结 语言方面 最大收获就是掌握了C Qt编程,自己也是粗看了一遍《深入理解计算机系统》,大致了解了计算机基本组成、虚拟内存、缓存命中率等基基础知识,那本书确实有的部分看起来很吃力,等这段时间忙完再研读一遍。对于封装…...
【C++】C++ 中 的 lambda 表达式(匿名函数)
C11 引入的匿名函数,通常被称为 Lambda 函数,是语言的一个重要增强,它允许程序员在运行时创建简洁的、一次性使用的函数对象。Lambda 函数的主要特点是它们没有名称,但可以捕获周围作用域中的变量,这使得它们非常适合在…...

OpenSSL实现AES-CBC加解密,可一次性加解密任意长度的明文字符串或字节流(QT C++环境)
本篇博文讲述如何在Qt C的环境中使用OpenSSL实现AES-CBC-Pkcs7加/解密,可以一次性加解密一个任意长度的明文字符串或者字节流,但不适合分段读取加解密的(例如,一个4GB的大型文件需要加解密,要分段读取,每次…...

cURL:命令行下的网络工具
序言 在当今互联网时代,我们经常需要与远程服务器通信,获取数据、发送请求或下载文件。在这些情况下,cURL 是一个强大而灵活的工具,它允许我们通过命令行进行各种类型的网络交互。本文将深入探讨 cURL 的基本用法以及一些高级功能…...
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK查询和轮询相机设备事件函数(C#)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK查询和轮询相机设备事件函数(C#) Baumer工业相机Baumer工业相机NEOAPI SDK和相机设备事件的技术背景Baumer工业相机通过NEOAPISDK在相机中查询和轮询相机设备事件函数功能1.引用合适的类文件2.通过NEOAPISDK…...
Day45代码随想录动态规划part07:70. 爬楼梯(进阶版)、322. 零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分
Day45 动态规划part07 完全背包 70. 爬楼梯(进阶版) 卡码网链接:57. 爬楼梯(第八期模拟笔试) (kamacoder.com) 题意:假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬至多m (1 < m < n)个…...

土壤重金属含量分布、Cd镉含量、Cr、Pb、Cu、Zn、As和Hg、土壤采样点、土壤类型分布
土壤是人类赖以生存和发展的重要资源之一,也是陆地生态系统重要的组成部分。近年来, 随着我国城市化进程加快,矿产资源开发、金属加工冶炼、化工生产、污水灌溉以及不合理的化肥农药施用等因素导致重金属在农田土壤中不断富集。重金属作为土壤环境中一种具有潜在危害…...
力扣:100284. 有效单词(Java)
目录 题目描述:输入:输出:代码实现: 题目描述: 有效单词 需要满足以下几个条件: 至少 包含 3 个字符。 由数字 0-9 和英文大小写字母组成。(不必包含所有这类字符。) 至少 包含一个 …...

如何快速掌握DDT数据驱动测试?
前言 网盗概念相同的测试脚本使用不同的测试数据来执行,测试数据和测试行为完全分离, 这样的测试脚本设计模式称为数据驱动。(网盗结束)当我们测试某个网站的登录功能时,我们往往会使用不同的用户名和密码来验证登录模块对系统的影响&#x…...
变量 varablie 声明- Rust 变量 let mut 声明与 C/C++ 变量声明对比分析
一、变量声明设计:let 与 mut 的哲学解析 Rust 采用 let 声明变量并通过 mut 显式标记可变性,这种设计体现了语言的核心哲学。以下是深度解析: 1.1 设计理念剖析 安全优先原则:默认不可变强制开发者明确声明意图 let x 5; …...

vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...

大数据零基础学习day1之环境准备和大数据初步理解
学习大数据会使用到多台Linux服务器。 一、环境准备 1、VMware 基于VMware构建Linux虚拟机 是大数据从业者或者IT从业者的必备技能之一也是成本低廉的方案 所以VMware虚拟机方案是必须要学习的。 (1)设置网关 打开VMware虚拟机,点击编辑…...

Mac软件卸载指南,简单易懂!
刚和Adobe分手,它却总在Library里给你写"回忆录"?卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散?总是会有残留文件,别慌!这份Mac软件卸载指南,将用最硬核的方式教你"数字分手术"࿰…...

Reasoning over Uncertain Text by Generative Large Language Models
https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/34674/36829 1. 概述 文本中的不确定性在许多语境中传达,从日常对话到特定领域的文档(例如医学文档)(Heritage 2013;Landmark、Gulbrandsen 和 Svenevei…...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究
目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术:基于互相关的相干体技术(Correlation)第二代相干体技术:基于相似的相干体技术(Semblance)基于多道相似的相干体…...

逻辑回归暴力训练预测金融欺诈
简述 「使用逻辑回归暴力预测金融欺诈,并不断增加特征维度持续测试」的做法,体现了一种逐步建模与迭代验证的实验思路,在金融欺诈检测中非常有价值,本文作为一篇回顾性记录了早年间公司给某行做反欺诈预测用到的技术和思路。百度…...
Vite中定义@软链接
在webpack中可以直接通过符号表示src路径,但是vite中默认不可以。 如何实现: vite中提供了resolve.alias:通过别名在指向一个具体的路径 在vite.config.js中 import { join } from pathexport default defineConfig({plugins: [vue()],//…...

TSN交换机正在重构工业网络,PROFINET和EtherCAT会被取代吗?
在工业自动化持续演进的今天,通信网络的角色正变得愈发关键。 2025年6月6日,为期三天的华南国际工业博览会在深圳国际会展中心(宝安)圆满落幕。作为国内工业通信领域的技术型企业,光路科技(Fiberroad&…...

pikachu靶场通关笔记19 SQL注入02-字符型注入(GET)
目录 一、SQL注入 二、字符型SQL注入 三、字符型注入与数字型注入 四、源码分析 五、渗透实战 1、渗透准备 2、SQL注入探测 (1)输入单引号 (2)万能注入语句 3、获取回显列orderby 4、获取数据库名database 5、获取表名…...