石子合并

设有 N 堆石子排成一排,其编号为 1,2,3,,N每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这 N堆石子合并成为一堆。

每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。

例如有 4 堆石子分别为 1 3 5 2, 我们可以先合并 12堆,代价为 4,得到 4 5 2, 又合并 12堆,代价为 9,得到 9 2 ,再合并得到 11,总代价为 4+9+11=24

如果第二步是先合并 23堆,则代价为 7,得到 4 7,最后一次合并代价为 11,总代价为 4+7+11=22

问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。

输入格式

第一行一个数 N 表示石子的堆数 N

第二行 N 个数,表示每堆石子的质量(均不超过 1000)。

输出格式

输出一个整数,表示最小代价。

数据范围

1N300

输入样例:

4
1 3 5 2

输出样例:

22

image

区间 DP 常用模版 所有的区间dp问题枚举时,第一维通常是枚举区间长度,并且一般 len = 1 时用来初始化,枚举从 len = 2 开始;第二维枚举起点 i (右端点 j 自动获得,j = i + len - 1)

模板代码如下:

for (int len = 1; len <= n; len++) {         // 区间长度
    for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i++) { // 枚举起点
        int j = i + len - 1;                 // 区间终点
        if (len == 1) {
            dp[i][j] = 初始值
            continue;
        }

        for (int k = i; k < j; k++) {        // 枚举分割点,构造状态转移方程
            dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + w[i][j]);
        }
    }
}

} 本题C++代码

#include <iostream>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 307;

int a[N], s[N];
int f[N][N];

int main() {
    int n;
    cin >> n;

    for (int i = 1; i <= n; i ++) {
        cin >> a[i];
        s[i] += s[i - 1] + a[i];
    }

    memset(f, 0x3f, sizeof f);
    // 区间 DP 枚举套路:长度+左端点 
    for (int len = 1; len <= n; len ++) { // len表示[i, j]的元素个数
        for (int i = 1; i + len - 1 <= n; i ++) {
            int j = i + len - 1; // 自动得到右端点
            if (len == 1) {
                f[i][j] = 0;  // 边界初始化
                continue;
            }

            for (int k = i; k <= j - 1; k ++) { // 必须满足k + 1 <= j
                f[i][j] = min(f[i][j], f[i][k] + f[k + 1][j] + s[j] - s[i - 1]);
            }
        }
    }

    cout << f[1][n] << endl;


    return 0;
}

2 条评论

  • @ 2024-4-21 20:34:30
    #include <iostream>
    #include <cstring>
    
    using namespace std;
    
    const int N = 307;
    
    int a[N], s[N];
    int f_min[N][N],f_max[N][N];
    
    int main() {
    	int n;
    	cin >> n;
    	
    	for (int i = 1; i <= n; i ++) {
    		cin >> a[i];
    		s[i] += s[i - 1] + a[i];
    	}
    	for(int i=1;i<=n-1;i++){
    		a[n+i]=a[i];
    		s[n+i]=s[n+i-1]+a[n+i];
    	}
    	
    	memset(f_min, 0x3f, sizeof f_min);
    	// 区间 DP 枚举套路:长度+左端点 
    	for (int len = 1; len <= 2*n-1; len ++) { // len表示[i, j]的元素个数
    		for (int i = 1; i + len - 1 <= 2*n-1; i ++) {
    			int j = i + len - 1; // 自动得到右端点
    			if (len == 1) {
    				f_min[i][j] = 0;  // 边界初始化
    				f_max[i][j] = 0;
    				continue;
    			}
    			
    			for (int k = i; k <= j - 1; k ++) { // 必须满足k + 1 <= j
    				f_min[i][j] = min(f_min[i][j], f_min[i][k] + f_min[k + 1][j] + s[j] - s[i - 1]);
    				f_max[i][j] = max(f_max[i][j], f_max[i][k] + f_max[k + 1][j] + s[j] - s[i - 1]);
    			}
    		}
    	}
    	int mindp,maxdp;
    	for(int i=1;i<=n;i++){
    		int j = n+i-1;
    		if(i==1){
    			mindp = f_min[i][j];
    			maxdp = f_max[i][j];
    		}else{
    			mindp = min(mindp,f_min[i][j]);
    			maxdp = max(maxdp,f_max[i][j]);
    		}
    	}
    	cout<<mindp<<endl;
    	cout<<maxdp<<endl;
    	
    	
    	return 0;
    }
    
    • @ 2024-4-20 17:43:32
      区间dp重点总结
      区间动态规划,利用动态规划算法求一个区间的最优解。
      状态表达方式:F[i][j],代表从i到j这个区间的最优解
      初始化:F[i][i]=0
      子问题的划分:将一个大的区间分为很多个小的区间
      递推方向:由小区间dp得到最优解,一般是先求长度为2(由长度为1的结果dp出)
      	      然后在利用小区间的最优解合并求出大区间。
      		  合并一般是把左右相邻的两个子区间合并。
      状态转移方程常用写法:
      	F[i][j]=max(F[i][j],F[i][k]+F[k+1][j]+w[i][j])   i<=k<=j-1
      
      编程实现:
      1、枚举区间长度
      2、枚举区间起点
      3、计算区间终点
      4、枚举分割点,构造状态转移方程,计算最优解
      
      • 1