小可来到一家糖果店,参加抽奖活动。活动规则如下: 有 nn 个密封好的格子,每个格子中有一个卡片,卡片上写着一个整数 xx,表示小可能够获得的糖果数量。 当 xx 大于 00 的时候表示能够获得糖果, 当 xx 小于 00 的时候表示要失去糖果。 小可必须按顺序从第一个格子开始抽奖,但是他能够自己选择在哪个格子停止抽奖,那么此时的糖果数量就是他能获得的糖果数量。 现在小可想要知道自己能够获得最大的糖果数量是多少,请你编写一个程序帮助他。使用c++
时间: 2024-04-18 10:25:21 浏览: 15
当小可抽到一个正数时,他会选择继续抽下一个格子,因为这样能够增加他获得的糖果数量。当小可抽到一个负数时,他会选择停止抽奖,因为这样能够避免失去更多的糖果。
为了求得小可能够获得的最大糖果数量,我们可以使用动态规划的思想。假设dp[i]表示小可从第1个格子抽到第i个格子能够获得的最大糖果数量。
那么,对于第i个格子,有两种情况:
1. 小可选择继续抽下一个格子,那么第i个格子的糖果数量会被加到之前的总糖果数量上,即dp[i] = dp[i-1] + a[i];
2. 小可选择停止抽奖,那么第i个格子的糖果数量就是小可之前已经获得的最大糖果数量,即dp[i] = dp[i-1]。
综上所述,我们可以得到状态转移方程:
dp[i] = max(dp[i-1] + a[i], a[i])
最后,小可能够获得的最大糖果数量就是dp[n],其中n表示格子的数量。
以下是使用C++实现该算法的代码:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
int getMaxCandies(vector<int>& candies) {
int n = candies.size();
vector<int> dp(n + 1, 0);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i] = max(dp[i - 1] + candies[i - 1], candies[i - 1]);
}
return dp[n];
}
int main() {
int n;
cout << "请输入格子的数量: ";
cin >> n;
vector<int> candies(n);
cout << "请输入每个格子中的糖果数量: ";
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> candies[i];
}
int maxCandies = getMaxCandies(candies);
cout << "小可能够获得的最大糖果数量是: " << maxCandies << endl;
return 0;
}
```
希望以上代码能够帮助到你,如果有任何疑问,请随时提出。