石子合并

【石子合并】
在一个圆形操场的四周摆放着n 堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2 堆石子合并成新的一堆,并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。
试设计一个算法,计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。
【输入文件】
包含两行,第1 行是正整数n(1<=n<=100),表示有n堆石子。
第2行有n个数,分别表示每堆石子的个数。
【输出文件】
输出两行。
第1 行中的数是最小得分;第2 行中的数是最大得分。
【输入样例】
4
4 4 5 9
【输出样例】
43
54
【分析】
本题初看以为可以使用贪心法解决问题,但是事实上因为有必须相邻两堆才能合并这个条件在,用贪心法就无法保证每次都能取到所有堆中石子数最多的两堆。例如下面这个例子:
6
3 4 6 5 4 2
如果使用贪心法求最小得分,应该是如下的合并步骤:
第一次合并 3 4 6 5 4 22,3合并得分是5
第二次合并 5 4 6 5 45,4合并得分是9
第三次合并 9 6 5 45,4合并得分是9
第四次合并 9 6 99,6合并得分是15
第五次合并 15 915,9合并得分是24
总得分=5+9+9+15+24=62
但是如果采用如下合并方法,却可以得到比上面得分更少的方法:
第一次合并 3 4 6 5 4 23,4合并得分是7
第二次合并 7 6 5 4 27,6合并得分是13
第三次合并 13 5 4 24,2合并得分是6
第四次合并 13 5 65,6合并得分是11
第五次合并 13 1113,11合并得分是24
总得分=7+13+6+11+24=61
由此我们知道本题是不可以使用贪心法求解的,上例中第五次合并石子数分别为13和11的相邻两堆。 这两堆石头分别由最初 的第1,2,3堆(石头数分别为3,4,6)和第4,5,6堆(石头数分别为5,4,2)经4次合并后形成的。于是问题又归结为如何使得这两个子序列的N-2次合并的得分总和最优。为了实现这一目标,我们将第1个序列又一分为二:第1、2堆构成子序列1,第3堆为子序列2。第一次合并子序列1中的两堆,得分7;第二次再将之与子序列2的一堆合并,得分13。显然对于第1个子序列来说,这样的合并方案是最优的。同样,我们将第2个子序列也一分为二;第4堆为子序列1,第5,6堆构成子序列2。第三次合 并子序列2中的2堆,得分6;第四次再将之与子序列1中的一堆合并,得分13。显然对于第二个子序列来说,这样的合并方案也是最优的。由此得出一个结论──6堆石子经过这样的5次合并后,得分的总和最小。
动态规划思路:
阶段i:石子的每一次合并过程,先两两合并,再三三合并,...最后N堆合并
状态s:每一阶段中各个不同合并方法的石子合并总得分。
决策:把当前阶段的合并方法细分成前一阶段已计算出的方法,选择其中的最优方案
具体来说我们应该定义一个数组s[i,j]用来表示合并方法,i表示从编号为i的石头开始合并,j表示从i开始数j堆进行合并,s[i,j]为合并的最优得分。
对于上面的例子来说,初始阶段就是s[1,1],s[2,1],s[3,1],s[4,1],s[5,1],s[6,1],因为一开始还没有合并,所以这些值应该全部为0。
第二阶段:两两合并过程如下,其中sum(i,j)表示从i开始数j个数的和
s[1,2]=s[1,1]+s[2,1]+sum(1,2)
s[2,2]=s[2,1]+s[3,1]+sum(2,2)
s[3,2]=s[3,1]+s[4,1]+sum(3,2)
s[4,2]=s[4,1]+s[5,1]+sum(4,2)
s[5,2]=s[5,1]+s[6,1]+sum(5,2)
s[6,2]=s[6,1]+s[1,1]+sum(6,2)
第三阶段:三三合并可以拆成两两合并,拆分方法有两种,前两个为一组或后两个为一组
s[1,3]=s[1,2]+s[3,1]+sum(1,3)或s[1,3]=s[1,1]+s[2,2]+sum(1,3),取其最优
s[2,3]=s[2,2]+s[4,1]+sum(2,3)或s[1,3]=s[2,1]+s[3,2]+sum(2,3),取其最优
.
【石子合并】.
.
第四阶段:四四合并的拆分方法用三种,同理求出三种分法的得分,取其最优即可。以后第五阶段、第六阶段依次类推,最后在第六阶段中找出最优答案即可。
由此得到算法框架如下:
For j←2 to n do{枚举阶段,从两两合并开始计算}
For i←1 to n do{计算当前阶段的n种不同状态的值}
For k←1 to j-1 do {枚举不同的分段方法}
begin
If i+k>n then t←(i+k) mod n else t←i+k {最后一个连第一个的情况处理}
s[i,j]←最优{s[i,k]+s[t,j-k]+sum[1,3]} {sum[i,j]表示从i开始数j个数的和}
end;
34

    推荐阅读