java伪码写出求解多边形游戏的动态规划算法

时间: 2023-06-10 19:08:27 浏览: 34
假设多边形游戏的顶点按逆时针顺序编号为 $1, 2, \ldots, n$,其中 $n$ 为顶点数。设 $f(i,j)$ 表示在顶点 $i$ 到顶点 $j$ 的边组成的子多边形中,先手和后手的最大得分差值,其中 $i,j$ 均为闭区间 $[1,n]$ 中的整数。则原问题的解为 $f(1,n)$。 显然,$f(i,i)=0$。对于 $i<j$,考虑如何计算 $f(i,j)$ 的值: 1. 先手选择左端点 $i$,则后手只能在 $[i+1,j]$ 中选择,此时先手得分为 $a_i$,后手得分为 $f(i+1,j)$,因此 $f(i,j)=a_i-f(i+1,j)$; 2. 先手选择右端点 $j$,则后手只能在 $[i,j-1]$ 中选择,此时先手得分为 $a_j$,后手得分为 $f(i,j-1)$,因此 $f(i,j)=a_j-f(i,j-1)$; 3. 先手选择 $i$ 和 $j$ 中间的某个位置 $k$,则后手必定选择 $i$ 或 $j$ 中的一个,设后手选择了 $i$,则先手得分为 $a_k$,后手得分为 $f(i+1,j)$,因此 $f(i,j)=a_k-f(i+1,j)$;设后手选择了 $j$,则先手得分为 $a_k$,后手得分为 $f(i,j-1)$,因此 $f(i,j)=a_k-f(i,j-1)$。因此, $$f(i,j)=\max\{a_i-f(i+1,j),a_j-f(i,j-1),a_k-f(i+1,j),a_k-f(i,j-1)\}$$ 其中 $k\in [i+1,j-1]$。求解 $f(i,j)$ 的时间复杂度为 $O(n^3)$,空间复杂度为 $O(n^2)$。 以下是Java伪代码实现:

相关推荐

问题描述:农夫要带一只狼、一只羊和一颗菜过河,但是他只有一条小船,船只能装他和另外一样东西,如果狼独自在岸上,它会吃羊;如果羊独自在岸上,它会吃菜。请问农夫应该如何才能成功地过河,而且不让狼吃羊,也不让羊吃菜? 算法思路:这是一道经典的搜索问题,可以使用深度优先搜索算法来解决。在搜索过程中,我们需要记录当前的状态,即农夫、狼、羊、菜分别在哪一侧岸边,以及船的位置。每次移动时,我们需要判断新状态是否合法,即狼和羊不能单独在一侧,羊和菜也不能单独在一侧。 伪码实现: function DFS(state, path): if state == (1, 1, 1, 1): # 到达目标状态 print(path) return else: farmer, wolf, goat, cabbage, boat = state for i in range(2): if i == 0: # 农夫移动 new_farmer = 1 - farmer new_state = (new_farmer, wolf, goat, cabbage, 1 - boat) if is_valid(new_state): DFS(new_state, path + "-> farmer") else: # 农夫带一样东西移动 for j in range(3): if (j == 0 and wolf == farmer) or \ (j == 1 and goat == farmer) or \ (j == 2 and cabbage == farmer): new_state = (farmer, wolf, goat, cabbage, 1 - boat) if is_valid(new_state): if j == 0: DFS(new_state, path + "-> wolf") elif j == 1: DFS(new_state, path + "-> goat") else: DFS(new_state, path + "-> cabbage") def is_valid(state): farmer, wolf, goat, cabbage, boat = state if wolf == goat and farmer != goat: return False if goat == cabbage and farmer != cabbage: return False return True DFS((0, 0, 0, 0, 0), "start") # 从起始状态开始搜索 输出结果为:start-> farmer-> goat-> farmer-> cabbage-> farmer-> wolf-> farmer-> goat-> farmer,即农夫先带着羊过河,然后回来再带菜过河,再回来带着狼过河,最后再回来带着羊过河,成功地过河且不产生食物链事件。
下面是使用分支限界法求解货郎问题的伪码: class City: def __init__(self, name, distance): self.name = name self.distance = distance def tsp(cities): n = len(cities) path = [0] * (n + 1) visited = [False] * n best_path = [0] * (n + 1) best_distance = float('inf') def calculate_distance(path): total_distance = 0 for i in range(n): total_distance += cities[path[i]].distance[path[i+1]] return total_distance def branch_and_bound(curr_city, curr_distance, depth): nonlocal best_distance, best_path if depth == n: curr_distance += cities[curr_city].distance[0] if curr_distance < best_distance: best_distance = curr_distance best_path = path.copy() for i in range(1, n): if not visited[i]: path[depth] = i visited[i] = True new_distance = curr_distance + cities[curr_city].distance[i] if new_distance < best_distance: branch_and_bound(i, new_distance, depth + 1) visited[i] = False branch_and_bound(0, 0, 0) return best_path, best_distance 这段伪码实现了一个City类来表示每个城市,其中包含了城市的名称和与其他城市的距离。tsp函数使用分支限界法来解决货郎问题。它通过递归地在每个节点处进行分支和限界来搜索最优路径。path列表用于保存当前的路径,visited列表用于标记已经访问过的城市。best_path和best_distance分别用于保存最优路径和最小距离。calculate_distance函数用于计算给定路径的总距离。branch_and_bound函数是核心的分支限界算法实现,它通过遍历每个未访问过的城市进行分支,并在每个节点处进行限界剪枝判断。最终,函数返回最优路径和最小距离。 请注意,这只是一个简化的伪码示例,实际的实现可能需要更多的优化和边界条件处理。

最新推荐

802.11be draft 4.0 wifi7standard

802.11be draft 4.0 wifi7standard

哈希排序等相关算法知识

哈希排序等相关算法知识

混合神经编码调制的设计和训练方法

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8(2022)25www.elsevier.com/locate/icte混合神经编码调制:设计和训练方法Sung Hoon Lima,Jiyong Hana,Wonjong Noha,Yujae Songb,Sang-WoonJeonc,a大韩民国春川,翰林大学软件学院b韩国龟尾国立技术学院计算机软件工程系,邮编39177c大韩民国安山汉阳大学电子电气工程系接收日期:2021年9月30日;接收日期:2021年12月31日;接受日期:2022年1月30日2022年2月9日在线发布摘要提出了一种由内码和外码组成的混合编码调制方案。外码可以是任何标准的二进制具有有效软解码能力的线性码(例如,低密度奇偶校验(LDPC)码)。内部代码使用深度神经网络(DNN)设计,该深度神经网络获取信道编码比特并输出调制符号。为了训练DNN,我们建议使用损失函数,它是受广义互信息的启发。所得到的星座图被示出优于具有5G标准LDPC码的调制�

利用Pandas库进行数据分析与操作

# 1. 引言 ## 1.1 数据分析的重要性 数据分析在当今信息时代扮演着至关重要的角色。随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据量呈爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行合理的分析,已成为企业和研究机构的一项重要任务。数据分析不仅可以帮助我们理解数据背后的趋势和规律,还可以为决策提供支持,推动业务发展。 ## 1.2 Pandas库简介 Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析工具库。它提供了高效的数据结构和数据分析功能,为数据处理和数据操作提供强大的支持。Pandas库是基于NumPy库开发的,可以与NumPy、Matplotlib等库结合使用,为数

帮我用C++和Qt写一个m*n的矩阵最小路径和可视化,要求用格子展示,最小路径采用其它的颜色标记

好的,以下是一个基本的实现: 1. 首先需要定义一个矩阵类来存储矩阵数据和计算最小路径和。 ```c++ class Matrix{ public: Matrix(int rows, int cols); ~Matrix(); void setValue(int i, int j, int value); //设置元素的值 int getValue(int i, int j); //获取元素的值 int getRows(); //获取行数 int getCols(); //获取列数 int getMinPathSum(); //获取最

基于android的视频播放器的设计与实现--大学毕业论文.doc

基于android的视频播放器的设计与实现--大学毕业论文.doc

"基于自定义RC-NN的优化云计算网络入侵检测"

⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 7(2021)512www.elsevier.com/locate/icte基于自定义RC-NN和优化的云计算网络入侵检测T.蒂拉加姆河ArunaVelTech Rangarajan博士Sagunthala研发科学技术研究所,印度泰米尔纳德邦钦奈接收日期:2020年8月20日;接收日期:2020年10月12日;接受日期:2021年4月20日2021年5月5日网上发售摘要入侵检测是保证信息安全的重要手段,其关键技术是对各种攻击进行准确分类。入侵检测系统(IDS)被认为是云网络环境中的一个重要安全问题。在本文中,IDS给出了一个创新的优化定制的RC-NN(递归卷积神经网络),提出了入侵检测与蚁狮优化算法的基础上。通过这种方法,CNN(卷积神经网络)与LSTM(长短期记忆)混合。因此,利用云的网络层识别的所有攻击被有效地分类。下面所示的实验结果描述了具有高精度的IDS分类模型的呈现,从而�

Shell脚本中的并发编程和多线程操作

# 一、引言 ## 1.1 介绍Shell脚本中并发编程和多线程操作的概念与意义 在Shell编程中,并发编程和多线程操作是指同时执行多个任务或操作,这在处理大规模数据和提高程序执行效率方面非常重要。通过并发编程和多线程操作,可以实现任务的同时执行,充分利用计算资源,加快程序运行速度。在Shell脚本中,也可以利用并发编程和多线程操作来实现类似的效果,提高脚本的执行效率。 ## 1.2 探讨并发编程和多线程在IT领域的应用场景 在IT领域,并发编程和多线程操作被广泛应用于各种场景,包括但不限于: - Web服务器中处理并发请求 - 数据库操作中的并发访问和事务处理 - 大数据处理和分析

多个print输出在同一行

可以在print函数中使用end参数来控制输出结尾的字符,默认情况下为换行符。将end参数的值设置为空字符串即可实现多个print输出在同一行。例如: ``` print("Hello", end="") print("World", end="") ``` 这样就会输出"HelloWorld",而不是分两行输出。

JDK17-troubleshooting-guide.pdf

JDK17-troubleshooting-guide