ACW石子合并-XMUOJ元素共鸣:唤醒神之眼 -区间DP

题目

思路

话不多说,直接上代码

代码

/*
ACW石子合并-XMUOJ元素共鸣:唤醒神之眼 
JinlongW-2024/05/25 
区间DP
当i<j时,f[i][j]=min(f[i][k]+f[k][j]+s[j]-s[i-1])
当i=j时,f[i][j]=0
最终答案:f[1][n] 
*//*
区间DP模板:
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)
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]);}}
} 
*/
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=310;
int s[N],a[N];
int f[N][N];
int n;
int main(){cin >> n ;for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i];s[i]=s[i-1]+a[i];}memset(f,0x3f,sizeof f);for (int len=1;len<=n;len++){for(int i=1;i+len-1<=n;i++){int j=i+len-1;if(len==1){f[i][j]=0;continue;} for(int k=i;k<=j-1;k++){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;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/15426.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

maven-依赖管理

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Maven BOM二、使用三、SpringBoot的依赖管理 前言 提示&#xff1a;这里可以添加本文要记录的大概内容&#xff1a; 依赖管理能带来啥&#xff1a; 避免…

linux文件权限常用知识点,基于Linux(openEuler、CentOS8)

目录 知识点常用实例 知识点 真实环境文件显示 解读 常用实例 文件所有者 chown -R nginx:nginx /home/source目录权限(R选填必须大写<遍历子文件夹及文件>) chmod -R 755 /home/sourcechmod -R 777 /home/source

如何使用甘特图来做任务管理?zz-plan甘特图的实践指南

在项目管理和任务调度中&#xff0c;甘特图是一种非常实用的工具&#xff0c;它可以帮助团队成员清晰地规划、执行和跟踪项目进度。然而&#xff0c;如何有效利用甘特图进行任务管理&#xff0c;对于许多团队来说仍然是一个挑战。本文将结合 zz-plan https://zz-plan.com/ 甘特…

重学java 44.多线程 Lock锁的使用

昨日之深渊&#xff0c;今日之浅谈 —— 24.5.25 一、Lock对象的介绍和基本使用 1.概述 Lock是一个接口 2.实现类 ReentrantLock 3.方法 lock()获取锁 unlock()释放锁 4.Lock锁的使用 package S78Lock;import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.concurrent.lo…

【机器学习】大模型在机器学习中的应用:从深度学习到生成式人工智能的演进

&#x1f512;文章目录&#xff1a; &#x1f4a5;1.引言 ☔2.大模型概述 &#x1f6b2;3.大模型在深度学习中的应用 &#x1f6f4;4.大模型在生成式人工智能中的应用 &#x1f44a;5.大模型的挑战与未来展望 &#x1f4a5;1.引言 随着数据量的爆炸性增长和计算能力的提…

【C++】类与对象——多态详解

目录 一、多态的定义 二、重载、覆盖(重写)、隐藏(重定义)的对比 三、析构函数重写 四、C11 override 和 final 1. final 2. override 五、抽象类 六、多态的原理 一、多态的定义 多态是在不同继承关系的类对象&#xff0c;去调用同一函数&#xff0c;产生了不同的行为…

访存优化实践之一 : CPU、GPU、DDR与访存路径介绍

一、CPU的访存路径 上图是目前主流的CPU架构介绍。可以看到,CPU的访存路径:先经过MMU,然后经过Cache,最后到达DRAM。这其中涉及到的关键内容为基于MMU的内存管理以及缓存机制。 1.1、基于MMU的内存管理 众所周知,在计算机设计之处是没有虚拟地址的概念的,CPU发出的地址即…

centos7.9用docker运行一个nginx容器

首先你的linux 系统里面已经安装好了docker&#xff0c;docker的安装教程看这个 1&#xff0c;下载nginx镜像 有很多文章会把镜像下载说成是拉取镜像&#xff0c; 我觉得就是下载的意思啊&#xff0c;搞不懂为什么要说拉取&#xff1f; docker pull nginx 下载最新版 Nginx …

LeetCode刷题笔记第2769题:找到最大的可达成数字

LeetCode刷题笔记第2769题&#xff1a;找到最大的可达成数字 题目&#xff1a; 想法&#xff1a; 从题目中可以看出&#xff0c;num经过t次增减变为x&#xff0c;x即为可达成数字。因为要求最大的可达成数字&#xff0c;需要满足num一直增加&#xff0c;x一直减少&#xff0c…

蛮力法0/1背包问题实验

实验项目1 蛮力法 实验题目 使用蛮力法解决0/1背包问题。 ​ 问题描述&#xff1a;给定n个重量(weight)为{w1, w2, … ,wn}、价值(key)为{v1, v2, … ,vn}的物品和一个**容量为C(contain)**的背包&#xff0c;求这些物品中的一个最有价值的子集&#xff0c;且要能够装到背包中…

【简单介绍下链表基础知识】

&#x1f3a5;博主&#xff1a;程序员不想YY啊 &#x1f4ab;CSDN优质创作者&#xff0c;CSDN实力新星&#xff0c;CSDN博客专家 &#x1f917;点赞&#x1f388;收藏⭐再看&#x1f4ab;养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出…

vue data中的return

vue 的data return 是干啥的呢&#xff0c;vue中页面中绑定的变量都要放在data的return中&#xff0c;可以赋值&#xff0c;值可在script中改&#xff0c;修改引用就用this了 如果不使用return包裹的数据会在项目的全局中可见&#xff0c;会造成变量污染&#xff1b; 使用retu…

《AI学习笔记》大模型-微调/训练区别以及流程

阿丹&#xff1a; 之前一直对于大模型的微调和训练这两个名词不是很清晰&#xff0c;所有找了一个时间来弄明白到底有什么区别以及到底要怎么去使用去做。并且上手实践一下。 大模型业务全流程&#xff1a; 大模型为啥要微调&#xff1f;有哪些微调方式&#xff1f; 模型参数…

简易进程池的实现

什么是进程池&#xff1f; 进程池&#xff08;Process Pool&#xff09;是一种用于管理和复用多个进程的技术或设计模式。在进程池中&#xff0c;一定数量的进程会被预先创建并保持在内存中&#xff0c;以便在需要时立即使用&#xff0c;而不是每次需要进程时都重新创建新的进程…

每日一题《leetcode--1472.设计浏览器历史记录》

https://leetcode.cn/problems/design-browser-history/ 这里我是用双栈实现前进和后退。 #define URL_SIZE 21 #define STACK_SIZE 5000typedef struct {char *BackStack[STACK_SIZE]; //回退栈char *ForwardStack[STACK_SIZE]; //前进栈int BackTop; //回退栈的栈顶下标…

Kubectl 的使用——k8s陈述式资源管理

一、kebuctl简介: kubectl 是官方的CLI命令行工具&#xff0c;用于与 apiserver 进行通信&#xff0c;将用户在命令行输入的命令&#xff0c;组织并转化为 apiserver 能识别的信息&#xff0c;进而实现管理 k8s 各种资源的一种有效途径。 对资源的增、删、查操作比较方便&…

使用nvm管理nodejs多个版本

在工作中&#xff0c;可能会遇到同时使用vue2和vue3开发项目&#xff0c;但他们的nodejs版本又不同&#xff0c;给你带来了困扰&#xff0c;不知道怎么办&#xff1f;这时就可以使用nvm管理多个nodejs版本 第一步&#xff1a;先去github上面下载nvm 这是下载地址&#xff1a;…

Fastjson漏洞之CVE-2017-18349

前言&#xff1a; 要想理解漏洞原理&#xff0c;首先看看Fastjson是什么&#xff0c;具体用来做什么才能更好的找到可以利用的场景&#xff1a; Fastjson 是一个由阿里巴巴开发的 Java 语言实现的高性能 JSON 解析器和生成器。它具有以下特点: 快速&#xff1a;Fastjson 在序列…

《我的阿勒泰》读后感

暂没时间写&#xff0c;记录在此&#xff0c;防止忘记&#xff0c;后面补上!!! 【经典语录】 01、如果天气好的话&#xff0c;阳光广阔地照耀着世界&#xff0c;暖洋洋又懒洋洋。这样的阳光下&#xff0c;似乎脚下的每一株草都和我一样&#xff0c;也把身子完全舒展开了。 02、…

OpenHarmony 实战开发——一文总结ACE代码框架

一、前言 ACE_Engine框架是OpenAtom OpenHarmony&#xff08;简称“OpenHarmony”&#xff09;的UI开发框架&#xff0c;为开发者提供在进行应用UI开发时所必需的各种组件&#xff0c;以及定义这些组件的属性、样式、事件及方法&#xff0c;通过这些组件可以方便进行OpenHarmo…