用文件输入输出实现石子合并问题动态规划
时间: 2023-11-28 11:43:30 浏览: 90
以下是用文件输入输出实现石子合并问题动态规划的Python代码:
```python
# 读入文件
with open('input.txt', 'r') as f:
n = int(f.readline().strip())
a = list(map(int, f.readline().strip().split()))
# 动态规划求解
dp = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n-2, -1, -1):
for j in range(i+1, n):
dp[i][j] = float('inf')
for k in range(i, j):
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k]+dp[k+1][j]+sum(a[i:j+1]))
# 输出结果到文件
with open('output.txt', 'w') as f:
f.write(str(dp[0][n-1]))
```
其中,输入文件`input.txt`的格式为:
```
n
a1 a2 ... an
```
第一行为石子堆的个数n,第二行为每堆石子堆的数量a1到an。
输出文件`output.txt`只包含一个整数,表示最小的合并代价。
相关问题
石子合并问题动态规划文件输入输出
石子合并问题是一个经典的动态规划问题,通常涉及到将若干堆大小不同的石子合并成一堆。在这个问题中,我们想要找到最小的操作次数,使得所有的石子都能合并到一个堆里。每个操作就是从两堆中选择任意两个石子堆,并将其中较小的一堆石子全部倒入另一堆。
动态规划通常是通过建立状态转移方程来解决这类问题。文件输入一般会包含几行,每行描述一组初始石子堆的信息,比如堆编号、石子数量等。输入格式可能会是类似这样的:
```
5 3
4 2
1 1
```
这里表示有5个堆,第一堆有3颗石子,第二堆有4颗,第三堆有1颗,第四堆有2颗,第五堆有1颗。
输出则应该是最少操作次数的结果,例如对于上述输入,可能是`3`,因为首先可以将第一堆和第三堆合并,再将结果与第二堆合并,最后与第四堆合并。
动态规划程序通常包括以下几个步骤:
1. 初始化:定义一个二维数组,用于存储当前状态下需要的最小操作次数。
2. 状态转移:根据上一状态,计算当前状态下的最优解。
3. 边界条件:处理基础情况,如单堆石子的情况。
4. 文件读取和处理:解析输入文件,填充状态数组。
5. 结果输出:当所有状态都被计算完成后,返回最终结果。
石子合并问题动态规划文件输入输出c语言代码
石子合并问题是一个经典的动态规划问题,它涉及将一些小的石头堆叠成较大的堆,直到形成一个最大值。在C语言中,我们可以使用二维数组来存储中间状态,并利用动态规划的思想解决。这里我给你提供一个简单的示例代码,假设输入的两个整数表示每个石头堆的大小:
```c
#include <stdio.h>
#define MAX_STONES 100 // 最大石头数
// 动态规划函数
int mergeStones(int stones[], int n) {
int dp[MAX_STONES + 1]; // 初始化动态规划数组
dp[0] = 0;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i] = stones[i - 1]; // 基本情况,单个石头价值就是其大小
for (int j = 1; j < i; j++) {
if (stones[j] <= stones[i]) { // 当前石头大于等于已存在的所有组合
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + stones[i]); // 更新当前最大值
}
}
}
return dp[n];
}
int main() {
int stones[MAX_STONES]; // 假设这里有你的石头数组,需要用户输入
int n = sizeof(stones) / sizeof(stones[0]);
// 从用户那里获取输入
printf("请输入%zd个石头的大小:\n", n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d", &stones[i]);
}
int max_value = mergeStones(stones, n);
printf("最大的价值是:%d\n", max_value);
return 0;
}
```
这个代码首先初始化动态规划数组,然后遍历输入的石头数组,对于每个石头,计算其单独存在以及与之前所有组合相加的最大价值。最后返回整个数组合并后的最大价值。
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