InputEach test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S 1, S 2, S 3 ... S n.
Process to the end of file.
OutputOutput the maximal summation described above in one line.
Sample Inputhtml
1 3 1 2 3 2 6 -1 4 -2 3 -2 3
Sample Outputc++
6 8
Hint數組
Huge input, scanf and dynamic programming is recommended.
解題思路參考自https://www.cnblogs.com/kuangbin/archive/2011/08/04/2127085.html
:
本題的大體意思爲給定一個數組,求其分紅m個不相交子段和最大值的問題。spa
設num爲給定數組,n爲數組中的元素總數,dp[i][j]表示前i個數在選取第i個數的前提下分紅j段的最大值,其中1<=j<=i<=n && j<=m,狀態轉移方程爲:code
dp[ i ][ j ] = max(dp[ i-1 ][ j ] + num[ i ],max( dp[ 0 ][ j-1 ]~dp[ i-1 ][ j-1 ]) + num[ i ])htm
乍看一下這個方程挺嚇人的,由於題中n的限定範圍爲1~1,000,000而m得限定範圍沒有給出,m只要稍微大一點就會爆內存。但仔細分析後就會發現 dp[ i ][ j ] 的求解只和 dp[ * ][ j ] 與 dp[ * ][ j-1 ] 有關因此本題只須要兩個一維數組便可搞定狀態轉移。blog
在進行更進一步的分析還會發現其實 max(dp[ 0 ][ j-1 ]~dp[ i-1 ][ j-1 ]) 根本不須要單獨求取。在求取now_Status(保存本次狀態的數組)的過程當中便可對pre_Status(保存前一次狀態的數組)進行同步更新。內存
。ci
總結:dp[ i ][ j ] 表示前i個數在選取第i個數的前提下分紅j段的最大值get
因爲子段必須是連續的,因此 num[ i ]必須選取的前提下十分重要,不然 dp[ i-1 ][ j ] + num[ i ]不成立
方程解釋:
(1) 當num[i]合併到上一個段時:dp[ i-1 ][ j ] + num[ i ]
(2)當num[i]做爲獨立的一段時(分段,此時上一個狀態應爲 j-1段 ):max( dp[ 0 ][ j-1 ]~dp[ i-1 ][ j-1 ]) + num[ i ]
在這個思路的基礎上(每個狀態的求取只與上一個狀態有關),我將這兩個一維數組換成滾動數組 dp[ i ][2] ,那麼在在每次更新狀態的時候對 j%2 即爲 j 應在位置。
而後求 max( dp[ 0 ][ j-1 ]~dp[ i-1 ][ j-1 ]) 只須要用變量_max不斷地求前綴最大值便可。
須要注意的是當 i 小於 j 時值不存在,dp的值 應置爲-inf。
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const int maxn=1e6+2; #define inf 0x7fffffff ll dp[maxn][2]; //dp:保存當前狀態和上一次狀態的最大值 ll num[maxn]; int n,m; int main() { while(scanf("%d%d",&m,&n)==2){ dp[0][0]=0; dp[0][1]=0; for(int i=1;i<=n;i++){ scanf("%lld",&num[i]); dp[i][0]=0; dp[i][1]=0; } ll _max,ans; for(int j=1;j<=m;j++){ _max=-inf; ans=-inf; dp[j-1][j%2]=-inf; //注意當i小於j時值不存在,置爲-inf for(int i=j;i<=n;i++){ _max=max(_max,dp[i-1][(j-1)%2]); //計算dp[1][j-1]~~dp[i-1][j-1]的最大值 dp[i][j%2]=max(dp[i-1][j%2]+num[i], _max+num[i]); //合併or分段 ans=max(ans,dp[i][j%2]);////由於dp[n]是選取num[n]的前提下的值,因此dp[n]不必定是最大值 } } printf("%lld\n",ans); } return 0; }