动态规划c语言数字三角形
时间: 2023-12-11 15:34:00 浏览: 171
以下是动态规划C语言数字三角形的实现:
```c
#include <stdio.h>
int n;
int a[101][101]; // 存储初始数字
int main() {
scanf("%d", &n);
int i, j;
for (i = 1; i <= n; i++) {
for (j = 1; j <= i; j++) {
scanf("%d", &a[i][j]);
}
}
for (i = n - 1; i >= 1; i--) {
for (j = 1; j <= i; j++) {
// 用第n行存储到底边的最大值
a[n][j] = (a[n][j] > a[n][j + 1] ? a[n][j] : a[n][j + 1]) + a[i][j];
}
}
printf("%d", a[n][1]);
return 0;
}
```
相关问题
c语言数字三角形(动态规划)
在C语言中,数字三角形(也称为帕斯卡三角形或杨辉三角)是一个经典的动态规划问题,它可以通过递推算法来构建。这个三角形的特点是每一行都是由前一行的数字相加得到的,最开始的两行通常包含数字1。
以下是一个简单的动态规划方法来生成数字三角形:
```c
#include <stdio.h>
// 动态规划函数,返回给定行的第列值
int getTriangleValue(int row, int col) {
if (col > row) return 0;
if (col == 0 || col == row) return 1; // 边界条件:第一行和对角线上的数都是1
// 前一行的值
int prevRow = getTriangleValue(row - 1, col);
// 返回当前行的值,根据动态规划规则计算
return getTriangleValue(row - 1, col - 1) + prevRow;
}
// 主函数,打印数字三角形
void printTriangle(int rows) {
for (int i = 0; i <= rows; i++) {
for (int j = 0; j <= i; j++) {
printf("%d ", getTriangleValue(i, j));
}
printf("\n");
}
}
int main() {
int rows = 5; // 指定要打印的行数
printTriangle(rows);
return 0;
}
```
当你运行这段代码,它会输出指定行数(如5)的帕斯卡三角形。
数字三角形动态规划c语言
### 数字三角形问题的动态规划解决方案
以下是基于C语言实现数字三角形问题的一种动态规划方法。这种方法通过自底向上的方式逐步计算每层节点的最大路径和。
#### 自底向上动态规划的核心思路
动态规划的关键在于定义状态并设计状态转移方程。在此问题中,`F[i][j]` 表示从底部到达第 `i` 层第 `j` 个位置的最大路径和。状态转移方程可以描述为:
\[ F[i][j] = a[i][j] + \max(F[i+1][j], F[i+1][j+1]) \]
其中 \(a[i][j]\) 是原始三角形中的数值[^3]。
下面是完整的代码实现:
```c
#include <stdio.h>
#define MAX_SIZE 1002 // 定义最大层数
int main() {
int r; // 三角形的层数
scanf("%d", &r);
int a[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 存储原始三角形的数据
int F[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 存储从当前点到底部的最大路径和
// 输入三角形数据
for (int i = 1; i <= r; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
scanf("%d", &a[i][j]);
F[i][j] = a[i][j]; // 初始化 F 的值等于 a 的值
}
}
// 自底向上更新 F 数组
for (int i = r - 1; i >= 1; i--) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
F[i][j] += (F[i + 1][j] > F[i + 1][j + 1]) ? F[i + 1][j] : F[i + 1][j + 1];
}
}
// 输出最终结果
printf("*********F[i][j]到最低端最大路径和**********\n");
for (int i = 1; i <= r; i++) {
for (int j = 1; j <= i; j++) {
printf("%d ", F[i][j]);
}
printf("\n");
}
printf("\n\n**************最终结果为:***************\n");
printf("%d\n", F[1][1]); // 最大路径和位于顶层的第一个元素
return 0;
}
```
#### 关键点解析
1. **输入处理**: 使用双重循环读取三角形的每一层数据,并将其存入二维数组 `a` 中。
2. **初始化**: 将 `F` 数组初始化为与 `a` 数组相同,因为底层的最大路径和就是其本身的值。
3. **状态转移**: 对于每个非底层节点 `(i, j)`,它的最大路径和可以通过比较下方两个子节点 `(i+1, j)` 和 `(i+1, j+1)` 来决定。
4. **输出结果**: 计算完成后,顶部的第一项 `F[1][1]` 即为目标最大路径和。
#### 时间复杂度分析
该算法的时间复杂度主要由两部分组成:
- 数据输入阶段:\(O(n^2)\),其中 \(n\) 是三角形的层数。
- 动态规划阶段:同样为 \(O(n^2)\)[^3]。
因此总时间复杂度为 \(O(n^2)\)。
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