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格子取数问题 2013年搜狗的校招笔试题 专业程序代写

2013-08-24 16:53 656 查看
题目详情:有n*n个格子,每个格子里有正数或者0,从最左上角往最右下角走,只能向下和向右,一共走两次(即从左上角走到右下角走两趟),把所有经过的格子的数加起来,求最大值SUM,且两次如果经过同一个格子,则最后总和SUM中该格子的计数只加一次。

题目来源:此题是去年2013年搜狗的校招笔试题。

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解法一、直接搜索

@西芹_new,一共搜(2n-2)步,每一步有四种走法,考虑不相交等条件可以剪去很多枝,代码如下:

//copyright@西芹_new 2013

#include "stdafx.h"

#include <iostream>

using namespace std;

#define N 5

int map[5][5]={

{2,0,8,0,2},

{0,0,0,0,0},

{0,3,2,0,0},

{0,0,0,0,0},

{2,0,8,0,2}};

int sumMax=0;

int p1x=0;

int p1y=0;

int p2x=0;

int p2y=0;

int curMax=0;

void dfs( int index){

if( index == 2*N-2){

if( curMax>sumMax)

sumMax = curMax;

return;

}

if( !(p1x==0 && p1y==0) && !(p2x==N-1 && p2y==N-1))

{

if( p1x>= p2x && p1y >= p2y )

return;

}

//right right

if( p1x+1<N && p2x+1<N ){

p1x++;p2x++;

int sum = map[p1x][p1y]+map[p2x][p2y];

curMax += sum;

dfs(index+1);

curMax -= sum;

p1x--;p2x--;

}

//down down

if( p1y+1<N && p2y+1<N ){

p1y++;p2y++;

int sum = map[p1x][p1y]+map[p2x][p2y];

curMax += sum;

dfs(index+1);

curMax -= sum;

p1y--;p2y--;

}

//rd

if( p1x+1<N && p2y+1<N ) {

p1x++;p2y++;

int sum = map[p1x][p1y]+map[p2x][p2y];

curMax += sum;

dfs(index+1);

curMax -= sum;

p1x--;p2y--;

}

//dr

if( p1y+1<N && p2x+1<N ) {

p1y++;p2x++;

int sum = map[p1x][p1y]+map[p2x][p2y];

curMax += sum;

dfs(index+1);

curMax -= sum;

p1y--;p2x--;

}

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

curMax = map[0][0];

dfs(0);

cout <<sumMax-map[N-1][N-1]<<endl;

return 0;

}

解法二、动态规划

上述解法一的搜索解法是的时间复杂度是指数型的,如果是只走一次的话,是经典的dp。

2.1、DP思路详解

故正如@绿色夹克衫所说:此题也可以用动态规划求解,大概思路就是同时DP 2次所走的状态。

1、先来分析一下这个问题,为了方便讨论,先对矩阵做一个编号,且以5*5的矩阵为例(给这个矩阵起个名字叫M1):
M1
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
4 5 6 7 8
从左上(0)走到右下(8)共需要走8步(2*5-2)。为了方便讨论,我们设所走的步数为s。因为限定了只能向右和向下走,因此无论如何走,经过8步后(s = 8)都将走到右下。而DP的状态也是依据所走的步数来记录的。
再来分析一下经过其他s步后所处的位置,根据上面的讨论,可以知道:

经过8步后,一定处于右下角(8);

那么经过5步后(s = 5),肯定会处于编号为5的位置;

3步后肯定处于编号为3的位置;

s = 4的时候,处于编号为4的位置,此时对于方格中,共有5(相当于n)个不同的位置,也是所有编号中最多的。

故推广来说,对于n*n的方格,总共需要走2n - 2步,且当s = n - 1时,编号为n个,也是编号数最多的。
如果用DP[s,i,j]来记录2次所走的状态获得的最大值,其中s表示走s步,i,和j分别表示在s步后第1趟走的位置,和第2趟走的位置。
2、为了方便讨论,再对矩阵做一个编号(给这个矩阵起个名字叫M2):
M2
0 0 0 0 0
1 1 1 1 1
2 2 2 2 2
3 3 3 3 3
4 4 4 4 4

把之前定的M1矩阵也再贴下:
M1
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
4 5 6 7 8
我们先看M1,在经过6步后,肯定处于M1中编号为6的位置。而M1中共有3个编号为6的,它们分别对应M2中的2 3 4。故对于M2来说,假设第1次经过6步走到了M2中的2,第2次经过6步走到了M2中的4,DP[s,i,j] 则对应 DP[6,2,4]。由于s = 2n - 2,0 <= i<= <= j <= n,所以这个DP共有O(n^3)个状态。
M1
0 1 2 3 4
1 2 3 4 5
2 3 4 5 6
3 4 5 6 7
4 5 6 7 8
再来分析一下状态转移,以DP[6,2,3]为例(就是上面M1中加粗的部分),可以到达DP[6,2,3]的状态包括DP[5,1,2],DP[5,1,3],DP[5,2,2],DP[5,2,3]。

3、下面,我们就来看看这几个状态:DP[5,1,2],DP[5,1,3],DP[5,2,2],DP[5,2,3],用加粗表示位置DP[5,1,2] DP[5,1,3] DP[5,2,2] DP[5,2,3] (加红表示要达到的状态DP[6,2,3])
0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 0 1 2 3 4
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6 2 3 4 5 6
3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7 3 4 5 6 7
4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8
因此:



DP[6,2,3] = Max(DP[5,1,2] ,DP[5,1,3],DP[5,2,2],DP[5,2,3]) + 6,2和6,3格子中对应的数值 (式一)



上面(式一)所示的这个递推看起来没有涉及:“如果两次经过同一个格子,那么该数只加一次的这个条件”,讨论这个条件需要换一个例子,以DP[6,2,2]为例:DP[6,2,2]可以由DP[5,1,1],DP[5,1,2],DP[5,2,2]到达,但由于i = j,也就是2次走到同一个格子,那么数值只能加1次。
所以当i = j时,



DP[6,2,2] = Max(DP[5,1,1],DP[5,1,2],DP[5,2,2]) + 6,2格子中对应的数值 (式二)



4、故,综合上述的(式一),(式二)最后的递推式就是
if(i != j)
DP[s, i ,j] = Max(DP[s - 1, i - 1, j - 1], DP[s - 1, i - 1, j], DP[s - 1, i, j - 1], DP[s - 1, i, j]) + W[s,i] + W[s,j]
else
DP[s, i ,j] = Max(DP[s - 1, i - 1, j - 1], DP[s - 1, i - 1, j], DP[s - 1, i, j]) + W[s,i]

其中W[s,i]表示经过s步后,处于i位置,位置i对应的方格中的数字。

复杂度分析:状态转移最多需要统计4个变量的情况,看做是O(1)的。共有O(n^3)个状态,所以总的时间复杂度是O(n^3)的。空间上可以利用滚动数组优化,由于每一步的递推只跟上1步的情况有关,因此可以循环利用数组,将空间复杂度降为O(n^2)。

2.2、DP方法实现

OK,上述这个方法可能不算最优解法,但相对比较容易想一些。

为了便于实现,我们认为所有不能达到的状态的得分都是负无穷,参考代码如下:

//copyright@caopengcs 2013

const int N = 202;

const int inf = 1000000000; //无穷大

int dp[N * 2]

;

bool isValid(int step,int x1,int x2,int n) { //判断状态是否合法

int y1 = step - x1, y2 = step - x2;

return ((x1 >= 0) && (x1 < n) && (x2 >= 0) && (x2 < n) && (y1 >= 0) && (y1 < n) && (y2 >= 0) && (y2 < n));

}

int getValue(int step, int x1,int x2,int n) { //处理越界 不存在的位置 给负无穷的值

return isValid(step, x1, x2, n)?dp[step][x1][x2]:(-inf);

}

//状态表示dp[step][i][j] 并且i <= j, 第step步 两个人分别在第i行和第j行的最大得分 时间复杂度O(n^3) 空间复杂度O(n^3)

int getAnswer(int a

,int n) {

int P = n * 2 - 2; //最终的步数

int i,j,step;

//不能到达的位置 设置为负无穷大

for (i = 0; i < n; ++i) {

for (j = i; j < n; ++j) {

dp[0][i][j] = -inf;

}

}

dp[0][0][0] = a[0][0];

for (step = 1; step <= P; ++step) {

for (i = 0; i < n; ++i) {

for (j = i; j < n; ++j) {

dp[step][i][j] = -inf;

if (!isValid(step, i, j, n)) { //非法位置

continue;

}

//对于合法的位置进行dp

if (i != j) {

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j - 1, n));

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j, n));

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i, j - 1, n));

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i, j,n));

dp[step][i][j] += a[i][step - i] + a[j][step - j]; //不在同一个格子,加两个数

}

else {

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j - 1, n));

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j, n));

dp[step][i][j] = max(dp[step][i][j], getValue(step - 1, i, j, n));

dp[step][i][j] += a[i][step - i]; // 在同一个格子里,只能加一次

}

}

}

}

return dp[P][n - 1][n- 1];

}

2.3、DP实现优化版

以上代码的复杂度空间复杂度是O(n^3),稍微想一下可以知道我们在推算dp[step]的时候 只有到了dp[step - 1],所以第一维,我们只开到2就可以了。就是step为奇数时,我们都用dp[1][i][j]表示状态,step为偶数我们都用dp[0][i][j]表示状态,这样我们只需要O(n^2)的空间,这就是滚动数组的方法。滚动数组写起来并不复杂,只需要对上面的代码稍作修改即可,优化后的代码如下:

//copyright@caopengcs 8/24/2013

int dp[2]

;

bool isValid(int step,int x1,int x2,int n) { //判断状态是否合法

int y1 = step - x1, y2 = step - x2;

return ((x1 >= 0) && (x1 < n) && (x2 >= 0) && (x2 < n) && (y1 >= 0) && (y1 < n) && (y2 >= 0) && (y2 < n));

}

int getValue(int step, int x1,int x2,int n) { //处理越界 不存在的位置 给负无穷的值

return isValid(step, x1, x2, n)?dp[step % 2][x1][x2]:(-inf);

}

//状态表示dp[step][i][j] 并且i <= j, 第step步 两个人分别在第i行和第j行的最大得分 时间复杂度O(n^3) 使用滚动数组 空间复杂度O(n^2)

int getAnswer(int a

,int n) {

int P = n * 2 - 2; //最终的步数

int i,j,step,s;

//不能到达的位置 设置为负无穷大

for (i = 0; i < n; ++i) {

for (j = i; j < n; ++j) {

dp[0][i][j] = -inf;

}

}

dp[0][0][0] = a[0][0];

for (step = 1; step <= P; ++step) {

for (i = 0; i < n; ++i) {

for (j = i; j < n; ++j) {

dp[step][i][j] = -inf;

if (!isValid(step, i, j, n)) { //非法位置

continue;

}

s = step % 2; //状态下表标

//对于合法的位置进行dp

if (i != j) {

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j - 1, n));

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j, n));

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i, j - 1, n));

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i, j,n));

dp[s][i][j] += a[i][step - i] + a[j][step - j]; //不在同一个格子,加两个数

}

else {

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j - 1, n));

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i - 1, j, n));

dp[s][i][j] = max(dp[s][i][j], getValue(step - 1, i, j, n));

dp[s][i][j] += a[i][step - i]; // 在同一个格子里,只能加一次

}

}

}

}

return dp[P % 2][n - 1][n- 1];

}
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