記憶化搜尋

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64bit io format: %lld

給定兩個長度為n的整數列a和b，每次你可以從a數列的左端或右端取走乙個數。假設第i次取走的數為a

x，則第i次取走的數的價值v

i=bi⋅a

x，現在希望你求出∑v

i的最大值。

第一行乙個數t，表示有t組資料。

對於每組資料，第一行乙個整數n，
接下來兩行分別給出a數列與b數列。

每一組資料輸出一行，最大的∑vi。

2

21 1000
2 15
1 3 5 2 4
1 2 3 4 5

2001

52

對於第二個樣例，

第一次從左邊取走a1，v1=a1⋅b1=1,
第二次從左邊取走a2，v2=a2⋅b2=6,
第三次從右邊取走a5，v3=a5⋅b3=12,
第四次從右邊取走a4，v4=a4⋅b4=8,
第五次取走剩下的a3，v5=a3⋅b5=25。
總價值∑vi=1+6+12+8+25=52

t≤10

1≤n≤10
31≤a
i,bi≤10
3#include#include#include#includeint a[1002],b[1002],n,dp[1002][1002];

using namespace std;
int dfs(int step,int x,int y)
int main()
return 0;
}

記憶化搜尋

演算法上依然是搜尋的流程，但是搜尋到的一些解用 動態規劃 的那種思想和模式作一些儲存。一般說來，動態規劃總要遍歷所有的狀態，而搜尋可以排除一些無效狀態。更重要的是搜尋還可以剪枝，可能剪去大量不必要的狀態，因此在空間開銷上往往比動態規劃要低很多。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序，但是每求...

記憶化搜尋

記憶化搜尋 演算法上依然是搜尋的流程，但是搜尋到的一些解用動態規劃的那種思想和模式作一些儲存。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序，但是每求解乙個狀態，就將它的解儲存下來，以後再次遇到這個狀態的時候，就不必重新求解了。例1.題目描述 給從左至右排好隊的小朋友們分糖果，要求 1.每個小朋友都...

記憶化搜尋

原文 感謝作者。一.動態規劃 動態規劃 dynamic programming 與 分治思想 有些相似，都是利用將問題分 為子問題，並通過合併子問題的解來獲得整個問題的解。於 分治 的不同之處在 於，對於乙個相同的子問題動態規劃演算法不會計算第二次，其實現原理是將每乙個計算過的子問題的值儲存在乙個表...