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这个题目很经典的说,O(N^3)的DP。
首先偶们考察这样的题目,简化版:
已知一列数,求任意连续若干个数和的最大值。
SAMPLE: 3 2 -6 2 -1 7
原数3 2 -6 2 -1 7
处理3 5 -1 2 1 8
因为是连续若干个自然数的和,那么,前面的某个数字取与不取的条件在于:以前面这个数字为结尾的连续数的和最大值是否大于0,如果大于0,那么这个数字必然要会出现在包括数字的序列中,否则无法做到最大。
所以,显然。处理的原则是maxn[i]=max{0,maxn[i-1]}+a[i];
由于无须记录位置。所以,可以直接用一个变量sum代替maxn数组。O(n)的扫描即可。
单列数字的问题解决了,下面我们考察多列数字的
sample:
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
我们可以将多列数字转换成单列数字来做! 可以这样设想,结果是一个长方形,我们把他压扁,使得宽为1。
引入辅助数组st,st[i][j]代表第i列从第1行开始的数字累加到第j行的值。那么,我们每次压扁的时候,就可以用st[i][j]-st[i][k-1]来表示第i列从第k个数字累加到第j个数字的值。达到压缩的效果。然后用上面单列数字的方法来做。算法时间复杂度O (N^3)
我的代码:
#include <iostream>
using namespace std;
int matrix[102][102];
int cv[102][102];
int mv[102];
int main(){
int n;
int lt,ll;
cin>>n;
for(lt=1;lt<=n;lt++) for(ll=1;ll<=n;ll++) cin>>matrix[lt][ll];
for(lt=0;lt<=101;lt++) cv[lt][0]=0;
for(lt=1;lt<=n;lt++) for(ll=1;ll<=n;ll++) cv[lt][ll]=cv[lt][ll-1]+matrix[ll][lt];
int maxall=0,tmp,sum;
for(lt=1;lt<=n;lt++){
for(ll=lt;ll<=n;ll++){
tmp=cv[1][ll]-cv[1][lt-1];
sum=tmp;
for(int kk=2;kk<=n;kk++){
if(sum>0) sum+=cv[kk][ll]-cv[kk][lt-1];
else sum=cv[kk][ll]-cv[kk][lt-1];
if(sum>tmp) tmp=sum;
}
if(tmp>maxall) maxall=tmp;
}
}
cout<<maxall<<endl;
return 0;
}
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