HDU 1024 Max Sum Plus Plus(动态规划,给定一个数组,求其分成m个不相交子段和最大值的问题)

Max Sum Plus Plus

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 6725    Accepted Submission(s): 2251


Problem Description
Now I think you have got an AC in Ignatius.L's "Max Sum" problem. To be a brave ACMer, we always challenge ourselves to more difficult problems. Now you are faced with a more difficult problem.

Given a consecutive number sequence S1, S2, S3, S4 ... Sx, ... Sn (1 ≤ x ≤ n ≤ 1,000,000, -32768 ≤ Sx ≤ 32767). We define a function sum(i, j) = Si + ... + Sj (1 ≤ i ≤ j ≤ n).

Now given an integer m (m > 0), your task is to find m pairs of i and j which make sum(i1, j1) + sum(i2, j2) + sum(i3, j3) + ... + sum(im, jm) maximal (ix ≤ iy ≤ jx or ix ≤ jy ≤ jx is not allowed).

But I`m lazy, I don't want to write a special-judge module, so you don't have to output m pairs of i and j, just output the maximal summation of sum(ix, jx)(1 ≤ x ≤ m) instead. ^_^
 

Input
Each test case will begin with two integers m and n, followed by n integers S1, S2, S3 ... Sn.
Process to the end of file.
 

Output
Output the maximal summation described above in one line.
 

Sample Input
1 3 1 2 3 2 6 -1 4 -2 3 -2 3
 

Sample Output
6 8
Hint
Huge input, scanf and dynamic programming is recommended.
 

Author
JGShining(极光炫影)
 

本题的大致意思为给定一个数组,求其分成m个不相交子段和最大值的问题。

Num为给定数组,n为数组中的元素总数,Status[i][j]表示前i个数在选取第i个数的前提下分成j段的最大值,其中1<=j<=i<=n && j<=m,状态转移方程为:

Status[i][j]=Max(Status[i-1][j]+Num[i]Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])+Num[i])

乍看一下这个方程挺吓人的,因为题中n的限定范围为1~1,000,000m得限定范围没有给出,m只要稍微大一点就会爆内存。但仔细分析后就会发现Status[i][j]的求解只和Status[*][j]Status[*][j-1]有关所以本题只需要两个一维数组即可搞定状态转移。

在进行更进一步的分析还会发现其实Max(Status[0][j-1]~Status[i-1][j-1])根本不需要单独求取。在求取now_Status(保存本次状态的数组)的过程中即可对pre_Status(保存前一次状态的数组)进行同步更新。

 

 

状态dp[i][j]
有前j个数,组成i组的和的最大值。
决策: 第j个数,是在第包含在第i组里面,还是自己独立成组。
方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j
空间复杂度,m未知,n<=1000000,  继续滚动数组。
时间复杂度 n^3. n<=1000000.  显然会超时,继续优化。
max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个
的最大值 用数组保存下来  下次计算的时候可以用,这样时间复杂度为 n^2.
/*
状态dp[i][j]有前j个数,组成i组的和的最大值。决策:
第j个数,是在第包含在第i组里面,还是自己独立成组。
方程 dp[i][j]=Max(dp[i][j-1]+a[j] , max( dp[i-1][k] ) + a[j] ) 0<k<j
空间复杂度,m未知,n<=1000000, 继续滚动数组。
时间复杂度 n^3. n<=1000000. 显然会超时,继续优化。
max( dp[i-1][k] ) 就是上一组 0....j-1 的最大值。
我们可以在每次计算dp[i][j]的时候记录下前j个的最大值
用数组保存下来 下次计算的时候可以用,这样时间复杂度为 n^2.
*/

#include
<stdio.h>
#include
<algorithm>
#include
<iostream>
using namespace std;
#define MAXN 1000000
#define INF 0x7fffffff
int dp[MAXN+10];
int mmax[MAXN+10];
int a[MAXN+10];
int main()
{
int n,m;
int i,j,mmmax;
while(scanf("%d%d",&m,&n)!=EOF)
{
for(i=1;i<=n;i++)
{
scanf(
"%d",&a[i]);
mmax[i]
=0;
dp[i]
=0;
}
dp[
0]=0;
mmax[
0]=0;
for(i=1;i<=m;i++)
{
mmmax
=-INF;
for(j=i;j<=n;j++)
{
dp[j]
=max(dp[j-1]+a[j],mmax[j-1]+a[j]);
mmax[j
-1]=mmmax;
mmmax
=max(mmmax,dp[j]);
}
}
printf(
"%d\n",mmmax);

}
return 0;
}
 

posted on 2011-08-04 11:10 kuangbin 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

导航

统计

公告

JAVASCRIPT: