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我正在尝试解决以下问题:
我之前做的最接近的问题是Kadane的算法,所以我尝试了“max ending here”的方法,导致了下面的基于DP的程序。这个想法是将问题分解成更小的相同问题(通常的 DP)。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
main(){
int i, n, m, C[20002], max, y, x, best, l, j;
int a[20002], b[20002];
scanf("%d %d", &n, &m);
for(i=0;i<n;i++){
scanf("%d",&C[i]);
}
a[0] = C[0];
max = C[0];
for(i=1;i<n;i++){
max = (C[i]>max) ? C[i] : max;
a[i] = max;
}
for(l=0;l<n;l++){
b[l] = 0;
}
for(y=2;y<m+1;y++){
for(x=y-1;x<n;x++){
best = max = 0;
for(j=0;j<y;j++){
max += (j+1) * C[j];
}
for(i=y-1;i<x+1;i++){
best = a[i-1] + y * C[i];
max = (best>max) ? best : max;
}
b[x] = max;
}
for(l=0;l<n;l++){
a[l] = b[l];
}
}
printf("%d\n",b[n-1]);
system("PAUSE");
return 0;
}
但是这个程序在指定的时间限制内不起作用(空间限制可以)。请给我一个关于这个问题所用算法的提示。
编辑。
代码解释如下:和 Kadane 一样,我的想法是查看特定的 C[i],然后对以 C[i] 结尾的 m 子序列取最大加权和,最后取所有 i 上所有此类值的最大值。这会给我们答案。现在请注意,当您查看以 C[i] 结尾的 m 子序列并取最大加权和时,这相当于取 C[0] 中包含的 (m-1)-子序列的最大加权和到 C[i-1]。这是一个较小的问题,与我们原来的问题相同。所以我们使用递归。为了避免对函数的双重调用,我们制作了一个值表 f[i][j],其中 f[i-i][j] 是问题的答案,它与我们的问题相同,其中 n 替换为 i,m 替换为j.也就是我们建一个f[i][j]的表,我们最终的答案是f[n-1][m](也就是我们用memoization)。现在注意到只需要前一列来计算条目 f[i][j],只保留数组就足够了。这些数组是“a”和“b”。
抱歉篇幅较长,没办法。 :(
最佳答案
尝试 0/1 Knapsack without repetition
在每一步我们决定是否包含一个项目的方法。
让MWS(i, j)
代表 optimal maximum weighted sum
子问题的 C[i...N]
其中 i
不同于 0 <= i <= N
和 1 <= j <= M
, 我们的目标是找出 MWS(0, 1)
的值.
MWS(i, j) 可以递归表示如下。
我将边界条件处理作为练习留给您。
关于c - 找到所有 m 子序列的最大加权和,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10861642/
#include using namespace std; class C{ private: int value; public: C(){ value = 0;
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