4、树塔问题求解 有如下图所示的数塔,从顶部出发,在每一结点可以选择向左走或者向右走,直到走到底层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。课程设计
时间: 2025-07-06 21:51:17 浏览: 7
### 数塔问题的最大路径和算法
#### 动态规划解决方案概述
数塔问题是典型的动态规划应用场景之一。这类问题的目标是从顶层到底层找到一条路径,使得经过的数字之和最大。每一步可以从当前元素移动到下一层相邻位置。
对于此类最优化问题,并不存在通用的标准数学表达式来直接给出解法;相反,需依据具体情境构建递推关系并自底向上求解[^1]。
#### 解决方案思路
考虑一个二维数组`triangle`表示数塔结构,则状态转移方程可定义如下:
设`dp[i][j]`代表到达第i行第j列节点时能够获得的最大累加值。那么有:
- 当处于边界情况(即首尾两列),仅存在唯一方向可供前进;
- 对于中间位置而言,其父结点可能是上方同一列或是左斜上一格。
因此得到更新规则为:
```plaintext
if j == 0 or j == i:
dp[i][j] = triangle[i][j] + dp[i-1][abs(j-1)]
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-1]) + triangle[i][j]
```
#### Python 实现代码
下面提供了一个完整的Python函数实现上述逻辑:
```python
def maximumPathSum(triangle):
n = len(triangle)
# 初始化DP表
dp = [[0]*row for row in range(1, n+1)]
# 基础情形处理
dp[0][0] = triangle[0][0]
# 自底向上的方式填充表格
for level in range(1, n):
for pos in reversed(range(level + 1)):
if pos == 0:
dp[level][pos] = dp[level - 1][pos] + triangle[level][pos]
elif pos == level:
dp[level][pos] = dp[level - 1][pos - 1] + triangle[level][pos]
else:
dp[level][pos] = max(dp[level - 1][pos], dp[level - 1][pos - 1]) + triangle[level][pos]
return max(dp[-1])
# 测试数据集
test_triangle = [
[2],
[3,4],
[6,5,7],
[4,1,8,3]
]
print(maximumPathSum(test_triangle)) # 输出应为:18 (2 + 3 + 5 + 8)
```
此段代码实现了对给定三角形输入计算从顶端至底部的最大路径总和的功能。通过建立辅助存储空间保存每一阶段的最佳选择结果,从而有效降低了重复子问题带来的冗余运算开销,提高了整体效率[^4]。
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