从顶部出发,在每一结点可以选择向左走或是向右走,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。
时间: 2023-12-11 10:05:07 浏览: 77
这是一个典型的动态规划问题,可以使用递归或者迭代的方式求解。假设我们用 $f(i,j)$ 表示从第 $i$ 层第 $j$ 个结点出发,走到底层的最大值,那么有以下状态转移方程:
$$f(i,j)=\max(f(i+1,j),f(i+1,j+1))+triangle(i,j)$$
其中,$triangle(i,j)$ 表示第 $i$ 层第 $j$ 个结点的值。
使用递归的方式求解,可以从顶层开始不断递归调用该方程,最终得到 $f(1,1)$ 即为所求的最大值。使用迭代的方式则需要从底层开始计算,依次向上推导得到 $f(1,1)$。
具体实现可以参考以下代码(使用迭代方式):
```python
def max_path_sum(triangle):
n = len(triangle)
f = [[0] * n for _ in range(n)]
for i in range(n):
f[n-1][i] = triangle[n-1][i]
for i in range(n-2, -1, -1):
for j in range(i+1):
f[i][j] = max(f[i+1][j], f[i+1][j+1]) + triangle[i][j]
return f[0][0]
```
其中,$triangle$ 表示整个三角形,是一个二维数组。
相关问题
从顶部出发,在每一结点可以选择向左走或是向右走,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。C语言
这是一个经典的动态规划问题,可以使用递归或者循环的方式解决。以下是使用循环的C语言代码:
```c
#include<stdio.h>
#define N 5 // 金字塔的层数
int main()
{
int arr[N][N] = {
{5,0,0,0,0},
{7,8,0,0,0},
{2,3,4,0,0},
{4,9,6,1,0},
{2,7,9,4,5}
};
int dp[N][N] = {0}; // 动态规划数组,dp[i][j]表示从顶部到第i行第j列的最大值
// 初始化第一行
dp[0][0] = arr[0][0];
for(int j=1;j<N;j++) {
dp[0][j] = dp[0][j-1] + arr[0][j];
}
// 动态规划
for(int i=1;i<N;i++) {
for(int j=0;j<=i;j++) {
if(j == 0) { // 左边界,只能从上面一格过来
dp[i][j] = dp[i-1][j] + arr[i][j];
} else if(j == i) { // 右边界,只能从上面一格过来
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + arr[i][j];
} else { // 中间部分,可以从上面一格或者上面左边一格过来,取较大值
int max_prev = (dp[i-1][j] > dp[i-1][j-1]) ? dp[i-1][j] : dp[i-1][j-1];
dp[i][j] = max_prev + arr[i][j];
}
}
}
// 找出最大值
int max = dp[N-1][0];
for(int j=1;j<N;j++) {
if(dp[N-1][j] > max) {
max = dp[N-1][j];
}
}
printf("最大值为:%d\n", max);
return 0;
}
```
该代码中,我们首先定义了一个二维数组`arr`来表示金字塔,每一行从左往右依次表示该行每个结点的值,每行末尾用0填充。然后定义了一个同样大小的二维数组`dp`来表示动态规划过程中的状态,其中`dp[i][j]`表示从顶部到第i行第j列的最大值。接着,我们使用一个双重循环来进行动态规划,先对第一行进行初始化,然后从第二行开始,对每个结点进行计算。对于每个结点,我们需要考虑它只能从上面一格过来、只能从上面左边一格过来、或者可以从上面一格或者上面左边一格过来这三种情况,分别计算出每种情况的值,取其中的最大值即可。最后,我们再遍历最后一行的所有结点,找出其中的最大值即为所求。
算法题从顶部出发,在每一结点可以选择向左走或是向右走,一直走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。
这是一个经典的动态规划问题,可以用递归或者迭代的方式解决。假设整个路径由 $n$ 行 $m$ 列的矩阵表示,用 $a_{i,j}$ 表示第 $i$ 行第 $j$ 列的值,用 $f_{i,j}$ 表示从顶部出发到达第 $i$ 行第 $j$ 列的最大值,则有以下递推式:
$$
f_{i,j} = \max\{f_{i-1,j-1}, f_{i-1,j}\} + a_{i,j}
$$
其中 $i>1$,$j>1$ 且 $i<n$,$j<m$。边界条件为 $f_{1,1} = a_{1,1}$,$f_{i,1} = f_{i-1,1} + a_{i,1}$,$f_{i,m} = f_{i-1,m-1} + a_{i,m}$。最终的最大值为 $\max\limits_{j=1}^{m}f_{n,j}$。
可以使用动态规划的思想,从第一行开始递推,每次更新当前行的 $f$ 值,直到最后一行得到结果。
以下是一个 Python 实现的例子:
```python
def find_max_path(matrix):
n, m = len(matrix), len(matrix[0])
dp = [[0] * m for _ in range(n)]
dp[0][0] = matrix[0][0]
for i in range(1, n):
dp[i][0] = dp[i-1][0] + matrix[i][0]
dp[i][m-1] = dp[i-1][m-2] + matrix[i][m-1]
for j in range(1, m-1):
dp[i][j] = max(dp[i-1][j-1], dp[i-1][j]) + matrix[i][j]
return max(dp[-1])
```
其中,`matrix` 是一个二维列表,表示矩阵。返回值为最大值。
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