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動態規劃思想:石子合併問題

描述:
在一個圓形操場的四周擺放著n 堆石子。現要將石子有次序地合併成一堆。
規定每次只能選相鄰的2 堆石子合併成新的一堆,並將新的一堆石子數記為該次合併的得分。
試設計一個演算法,計算出將n堆石子合併成一堆的最小得分和最大得分。

開始以為通過貪心演算法可能很快解決問題,可是是行不通的。

      首先我們可以把這麼堆石子看成一列

      我們假如5堆的石子,其中石子數分別為7,6,5,7,100

      •按照貪心法,合併的過程如下:
        每次合併得分
        第一次合併  7  6   5   7    100   =11
      第二次合併  7   11     7   100=18


      第三次合併  18    7    100 =25
        第四次合併   25   100 =125

        總得分=11+18+25+125=179

       •另一種合併方案

        每次合併得分
     第一次合併  7  6   5   7    100   ->13
         第二次合併  13   5     7   100->12
         第三次合併  13    12    100 ->25
         第四次合併   25   100 ->125

         總得分=13+12+25+125=175

         顯然利用貪心來做是錯誤的,貪心演算法在子過程中得出的解只是區域性最優,而不能保證使得全域性的值最優。

         如果N-1次合併的全域性最優解包含了每一次合併的子問題的最優解,那麼經這樣的N-1次合併後的得分總和必然是最優的。

     因此我們需要通過動態規劃演算法來求出最優解。

         在此我們假設有n堆石子,一字排開,合併相鄰兩堆的石子,每合併兩堆石子得到一個分數,最終合併後總分數最少的。

   我們設m(i,j)定義為第i堆石子到第j堆石子合併後的最少總分數。a(i)為第i堆石子得石子數量。

   當合並的石子堆為1堆時,很明顯m(i,i)的分數為0;

     當合並的石子堆為2堆時,m(i,i+1)的分數為a(i)+a(i+1);

     當合並的石子堆為3堆時,m(i,i+2)的分數為MIN((m(i,i)+m(i+1,i+2)+sum(i,i+2)),(m(i,i+1)+m(i+2,i+2)+sum(i,i+2));

   當合並的石子堆為4堆時......

        程式碼實現如下:

開始以為通過貪心演算法可能很快解決問題,可是是行不通的。

      首先我們可以把這麼堆石子看成一列

      我們假如5堆的石子,其中石子數分別為7,6,5,7,100

      •按照貪心法,合併的過程如下:
        每次合併得分
        第一次合併  7  6   5   7    100   =11
      第二次合併  7   11     7   100=18
      第三次合併  18    7    100 =25
        第四次合併   25   100 =125

        總得分=11+18+25+125=179

       •另一種合併方案

        每次合併得分
     第一次合併  7  6   5   7    100   ->13
         第二次合併  13   5     7   100->12
         第三次合併  13    12    100 ->25
         第四次合併   25   100 ->125

         總得分=13+12+25+125=175

         顯然利用貪心來做是錯誤的,貪心演算法在子過程中得出的解只是區域性最優,而不能保證使得全域性的值最優。

         如果N-1次合併的全域性最優解包含了每一次合併的子問題的最優解,那麼經這樣的N-1次合併後的得分總和必然是最優的。

     因此我們需要通過動態規劃演算法來求出最優解。

         在此我們假設有n堆石子,一字排開,合併相鄰兩堆的石子,每合併兩堆石子得到一個分數,最終合併後總分數最少的。

   我們設m(i,j)定義為第i堆石子到第j堆石子合併後的最少總分數。a(i)為第i堆石子得石子數量。

   當合並的石子堆為1堆時,很明顯m(i,i)的分數為0;

     當合並的石子堆為2堆時,m(i,i+1)的分數為a(i)+a(i+1);

     當合並的石子堆為3堆時,m(i,i+2)的分數為MIN((m(i,i)+m(i+1,i+2)+sum(i,i+2)),(m(i,i+1)+m(i+2,i+2)+sum(i,i+2));

   當合並的石子堆為4堆時......

        程式碼實現如下:

開始以為通過貪心演算法可能很快解決問題,可是是行不通的。

      首先我們可以把這麼堆石子看成一列

      我們假如5堆的石子,其中石子數分別為7,6,5,7,100

      •按照貪心法,合併的過程如下:
        每次合併得分
        第一次合併  7  6   5   7    100   =11
      第二次合併  7   11     7   100=18
      第三次合併  18    7    100 =25
        第四次合併   25   100 =125

        總得分=11+18+25+125=179

       •另一種合併方案

        每次合併得分
     第一次合併  7  6   5   7    100   ->13
         第二次合併  13   5     7   100->12
         第三次合併  13    12    100 ->25
         第四次合併   25   100 ->125

         總得分=13+12+25+125=175

         顯然利用貪心來做是錯誤的,貪心演算法在子過程中得出的解只是區域性最優,而不能保證使得全域性的值最優。

         如果N-1次合併的全域性最優解包含了每一次合併的子問題的最優解,那麼經這樣的N-1次合併後的得分總和必然是最優的。

     因此我們需要通過動態規劃演算法來求出最優解。

         在此我們假設有n堆石子,一字排開,合併相鄰兩堆的石子,每合併兩堆石子得到一個分數,最終合併後總分數最少的。

   我們設m(i,j)定義為第i堆石子到第j堆石子合併後的最少總分數。a(i)為第i堆石子得石子數量。

   當合並的石子堆為1堆時,很明顯m(i,i)的分數為0;

     當合並的石子堆為2堆時,m(i,i+1)的分數為a(i)+a(i+1);

     當合並的石子堆為3堆時,m(i,i+2)的分數為MIN((m(i,i)+m(i+1,i+2)+sum(i,i+2)),(m(i,i+1)+m(i+2,i+2)+sum(i,i+2));

   當合並的石子堆為4堆時......

        程式碼實現如下:

#include<stdio.h>
 #define N 100
 /*
 *求合併過程中
 *最少合併堆數目
 **/
 int MatrixChain_min(int p[N],int n)
{
        //定義二維陣列m[i][j]來記錄i到j的合併過成中最少石子數目
        //此處賦值為-1
 
        int m[N][N];
         for(int x=1;x<=n;x++)
        for(int z=1;z<=n;z++)
        {
            m[x][z]=-1;           
        }

     int min=0;

                                                          //當一個單獨合併時,m[i][i]設為0,表示沒有石子
     for(int g = 1;g<=n;g++) m[g][g]=0;

                                                          //當相鄰的兩堆石子合併時,此時的m很容易可以看出是兩者之和
     for(int i=1;i<=n-1;i++)
    {
        int j=i+1;
        m[i][j]=p[i]+p[j];
    }

                                                          //當相鄰的3堆以及到最後的n堆時,執行以下迴圈
    for(int r=3; r<=n;r++)
         for(int i=1;i<=n-r+1;i++)
         {
             int j = i+r-1;                               //j總是距離i   r-1的距離
             int sum=0;
                                                          //當i到j堆石子合併時最後裡面的石子數求和得sum
             for(int b=i;b<=j;b++)
                 sum+=p[b];

             // 此時m[i][j]為i~j堆石子間以m[i][i]+m[i+1][j]+sum結果,這是其中一種可能,不一定是最優
             //要與下面的情況相比較,唉,太詳細了

             m[i][j] = m[i+1][j]+sum;

             //除上面一種組合情況外的其他組合情況
             for(int k=i+1;k<j;k++)
             {
                 int t=m[i][k]+m[k+1][j]+sum;
                 if(t<m[i][j])
                     m[i][j] = t;

             }
         }
          //最終得到最優解
         min=m[1][n];
         return min;

        
}

/*
 *求合併過程中
 *最多合併堆數目
 **/

  int  MatrixChain_max(int p[N],int n)
{
       int m[N][N];
         for(int x=1;x<=n;x++)
        for(int z=1;z<=n;z++)
        {
            m[x][z]=-1;           
        }


     int max=0;
     //一個獨自組合時
    for(int g = 1;g<=n;g++) m[g][g]=0;
    //兩個兩兩組合時
    for(int i=1;i<=n-1;i++)
    {
        int j=i+1;
        m[i][j]=p[i]+p[j];
    }

    for(int r=3; r<=n;r++)
         for(int i=1;i<=n-r+1;i++)
         {
             int j = i+r-1;
             int sum=0;
             for(int b=i;b<=j;b++)
                 sum+=p[b];
             m[i][j] = m[i+1][j]+sum;
             
             for(int k=i+1;k<j;k++)
             {
                 int t=m[i][k]+m[k+1][j]+sum;
                 if(t>m[i][j])
                     m[i][j] = t;

             }
         }

         max=m[1][n];
         return max;

        
}
int main()
{
      int stone[N];
      int min=0;
      int max=0;
      int n;
      scanf("%d",&n);
      for(int i=1;i<=n;i++)
          scanf("%d",&stone[i]);

      min= MatrixChain_min(stone,n);
      max= MatrixChain_max(stone,n);

      //因為題目要求圓的原因,要把所有情況都要考慮到,總共有n種情況。
      for(int j=1;j<=n-1;j++)
      {
           int min_cache=0;
           int max_cache=0;
           int cache= stone[1];
           for(int k=2;k<=n;k++)
           {
               stone[k-1]=stone[k];
           }
           stone[n]=cache;
           min_cache= MatrixChain_min(stone,n);
           max_cache= MatrixChain_max(stone,n);
           if(min_cache<min)
               min=min_cache;
           if(max_cache>max)
               max=max_cache;
      }
   
    printf("%d\n",min);
    printf("%d\n",max);

    return 1;

}