动态规划-区间dp

石子合并

问题描述

设有N堆石子排成一排,其编号为(1,2,3,…,N)
每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这(N)堆石子合并成为一堆。
每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。
例如有4堆石子分别为 (1 3 5 2), 我们可以先合并(1、2)堆,代价为(4),得到(4 5 2), 又合并(1,2)堆,代价为(9),得到(9 2) ,再合并得到(11),总代价为(4+9+11=24)
如果第二步是先合并(2,3)堆,则代价为(7),得到(4 7),最后一次合并代价为(11),总代价为(4+7+11=22)
问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。

问题分析

问题分析的关键在于理解到:无论多少堆石子,最后一步一定是两堆合并为一堆
所以将第(i)堆石子到第(j)堆石子进行合并可以按照分界点进行划分
下图中的(1)(k-1)表示分界点左侧石子的堆数,其中(k)表示从第(i)堆石子到第(j)堆石子总共的堆数

代码实现

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

const int N = 310, INF = 0x3f3f3f3f;

int n;
int a[N];
int f[N][N];

int main()
{
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; ++ i) 
        {
            cin >> a[i];
            a[i] += a[i - 1];
        }

    // 长度为1的序列合并代价均为0,所以长度从2开始
    for (int len = 2; len <= n; ++ len)
        for (int i = 1; i + len - 1 <= n; ++ i)
        {
            int l = i, r = i + len - 1;
            f[l][r] = INF; // 如果使用memset(f, 0x3f, sizeof f),那么就需要初始化长度为1的序列的初始值了
            for (int k = l; k < r; ++ k)
                f[l][r] = min(f[l][r], f[l][k] + f[k + 1][r] + a[r] - a[l - 1]);
        }
        
    cout << f[1][n] << endl;
    
    return 0;
}
原文地址:https://www.cnblogs.com/G-H-Y/p/14439344.html