方格取數
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某人從圖中的左上角 a 出發，可以向下行走，也可以向右行走，直到到達右下角的 b 點。
在走過的路上，他可以取走方格中的數（取走後的方格中將變為數字0）。
此人從 a 點到 b 點共走了兩次，試找出兩條這樣的路徑，使得取得的數字和為最大。
輸入格式
第一行為乙個整數n，表示 n×n 的方格圖。
接下來的每行有三個整數，第乙個為行號數，第二個為列號數，第三個為在該行、該列上所放的數。
行和列編號從 1
開始。一行「0 0 0」表示結束。
輸出格式
輸出乙個整數，表示兩條路徑上取得的最大的和。
資料範圍
n≤10
輸入樣例：
82 3 13
2 6 6
3 5 7
4 4 14
5 2 21
5 6 4
6 3 15
7 2 14
0 0 0
輸出樣例：
#include
#include
#include
using
namespace std;
const
int n=22;
//開到12會顯示溢位，目前不知道什麼原因
int w[n]
[n];
int f[n]
[n][n]
;int
max4
(int a,
int b,
int c,
int d)
intmain()
// 分兩種情況：上三角形和下三角形
for(
int k=
2;k<=n+
1;k++
)else}}
}for
(int k=n+
2;k<=
2*n;k++
)else}}
} cout<2*n]
[n][n]
;return0;
}
線性動態規劃
準確來說，動態規劃是一種思想，而不是一種演算法。算導裡將它歸結為 高階程式設計技巧。線性dp最常見的有 子集和問題，lis問題，lcs問題。拓展之後有 子段和問題，雜類問題。子集和問題的乙個例項 s,t 其中，s 是乙個正整數的集合，c是乙個正整數。子集和問題判定是否存在s的乙個子集s1，使得s1中...
動態規劃 線性DP
線性dp 即線性動態規劃，不侷限於 線性時間複雜度 的一維動態規劃。與數學中的 線性空間 類似，如果乙個動態規劃演算法的 狀態 包含多個維度，但在每個維度上都具有 線性 變化的 階段 那麼該動態規劃演算法同樣稱為 線性dp 在這類問題中，需要計算的物件表現出明顯的維度以及有序性，每個狀態的求解直接構...
動態規劃線性Dp LCS LIS
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