動態規劃 鋼管切割問題

給一條鋼管，切割成不同長度的鋼管（也可以不切割），不同的鋼管長度對應不同的價值，求這根鋼管獲得的最大價值。

輸入

第一行包含乙個正整數l，為鋼管的長度。

第二行包含l個正整數a1…al，為長度從1到l的鋼管對應的價值。

輸出

輸出一行，為鋼管能獲得的最大價值。

輸入樣例1

5

1 2 4 8 16

5

1 10 14 8 16

1<=a,l<=10000

對於每乙個長度為i的鋼管，從j處切割，遍歷j從1到i，左邊不再切割，右邊可以進行切割，找最大的切割方式

#include

int value[
10010];
int dp[
10010]=
;int
max(
int a,
int b)
;void
cut_rod
(int value,
int l)
;int
main()
void
cut_rod
(int value,
int l)
}int
max(
int a,
int b)

演算法導論 動態規劃之「鋼管切割」問題

動態規劃，其實跟分治法有些相似，基本思想都是將複雜的問題分成數個簡單的子問題，然後再去解決。它們的區別在於，分治法關注的子問題不相互 重疊 而動態規劃關注的子問題，多是相互 重疊 的。比如在快速排序中，我們將資料分成兩部分，這兩部分再分別快速排序的遞迴思想，也就是將整個問題的排序劃分為子問題子陣列的...

動態規劃 鋼條切割問題

已知鋼條切割的不同長度對應的不同 如下所示 長度i 1 23 45 67 89 10 pi 1589101717202430 求輸入長度，輸出最佳的收益。詳細理論知識見 演算法導論第十五章 p359 書中給出三個演算法 一 自頂向下遞迴實現 缺點 當n足夠大時，時間會 性地增長。偽 cut rod ...

動態規劃 鋼條切割問題

動態規劃與分治法相似，都是通過組合子問題的解來求解原問題。回顧下分治法的原理 它將問題劃分為互不相交的子問題 注意 互不相交 遞迴求解子問題，再將它們的解組合起來，即為原問題的解。但是，動態規劃與分治法不同，有以下幾點 1 對於子問題重疊的情況，分治法則重複求解，不高效。而動態規劃對每個子問題只求解...