3596: 技能树-训练套题T1T3

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Description

3. 技能树[skill.pas/ skill.c/ skill.cpp]

【问题描述】

热爱电子娱乐的同学们对于技能树一定不陌生.就是说,要先学习低级的垃圾技能,特定的几个垃圾技能学会了,才能学习更强的技能.比如说,要先学火球术和烈火墙,才能学习地狱烈焰.科技树也是一样.要先研究出电力和内燃机,才能研究工业学.那么,现在我们把问题简化。

这是一个技能树(或者科技树).格子上的数,是威力值.要先学会第一排第二个和第三个,才能学会第二排的第二个.每个技能学习的前提都是左上和右上的两个技能.假设现在有一个第一层有N个技能的技能树,而且技能点是有限的,只能学习M个技能,我们想知道最大的威力值之和是多少。

【输入数据】

       第一行两个数N和M,如题所述

       之后N行,第i行,有n+1-i个数.表示一个技能树。

【输出数据】

输出一个数,表示最大威力值之和。

【输入样例】

4 5

1 1 1 1

1 2 1

1 1

1

【输出样例】

    6

【数据规模】

       对于40%的数据,N<=10

       对于100%的数据,N<=50,M<=500,所有数据都在longint之内.

 

HINT

题意简述
       给出一个N行的，第I行有N＋1－i个数的倒三角形，从其中选取M个数， 选取条件为当前数的左上角和右上角必须被选取过才能选取，求选取的数字的最大和。
分析：
       拿到题目首先找题目的特点，就是和别的题目不同的地方，这题的特点就是：每个数选取条件为左上和右上的数已选。
       通常的思路，数从上往下取，那么这一层的某个数能不能取，只与上一层的数取不取有关。
极像数字三角形问题的变形。
       比较容易想到了Dp，想到的状态表示法为F[I,j,k]表示第(I,j)个位置，已经选取了K个数字的最大值，转移自然是从左上角和右上角（在直角三角形中位正上方和右上方）转移过来。
问题：     
       1、如何判断左上角和右上角的状态能否转移到当前状态？即左上与右上都已经选取，则可转移；
       2、如何转移呢？找不出方程。
原因：
       本问题符合DP的子结构性质，却不符合DP的无后效性。
       所谓无后效性原则，指的是这样一种性质：某阶段的状态一旦确定，则此后过程的演变不再受此前各状态及决策的影响。
       也就是说，“未来与过去无关”，当前的状态是此前历史的一个完整总结，此前的历史只能通过当前的状态去影响过程未来的演变。
       具体地说，如果一个问题被划分各个阶段之后，阶段 I 中的状态只能由阶段 I+1 中的状态通过状态转移方程得来，与其他状态没有关系，特别是与未发生的状态没有关系，这就是无后效性。
       对于F[I,j,k] ，能否转移，与之前的方案是有关的。 即有后效性，为了消除后效性，通常和方法是加记一维，用二进制数表示上一行的选取情况。
这样，就没有后效性了。而且转移的方法也简单，直接判断上一行所需的两个数是否已经选取了。


        然而，状态数为N^2*2^N，这个数量级在N＝50的时侯是不可承受的。
       看来这条思路已经山穷水尽了。只能回头从别的方面想了。题目中有否可用的信息呢？

转换思路 


       分析题目中的选取条件，我们会发现：
       这道题最终解的形态（选中的数字）可以描述成若干个三角形相互连接或重叠，如上图中的红色砖块，由两个蓝色标识的三角形部分重叠而成。
       将最终解的形态（选中的数字）的每列最下层点用线画出（图中的蓝线），可以发现：
      1、构成的轮廓线是一条锯齿状的折线；
      2、轮廓线上的相邻点布局在三角形的相列与相邻行上，即如果从左向右观察列，轮廓线上的点只能从其左列的上方行或下方行连过来；

     3、轮廓线上点所在列的上方点一定全部被选中。


       则把原问题转化为沟画出重叠三角形的锯齿状轮廓折线，找到一条合法的路径，使得围在轮廓线内的数字代价和最大。
       另，根据第3点分析，轮廓线上点所在列的上方点一定全部被选中，可将选中的数字压缩到轮廓线上点，问题进一步转化为求轮廓线上点的代价和最大。
   
算法：
1、预处理：
      设cost[I,j]表示选取第i行第j个，需要一起选取的其他点的个数。即与这个点同一列，且在这个点之上的点的个数。
 2、sum[I,j]表示选取第i行第j个，需要一起选取的其他点的数值和。即与这个点同一列，且在这个点之上的点的数值之和。
       这样，cost[],sum[]分别记录了走到每个格子本列的数字个数与代价和。
 3、因为对于任意一列的任意一个数字，转移到它的前提与之前的方案无关，所以满足了Dp的无后效性。 同时当前列必定要由之前的某个最优状态转移过来，所以又满足了最优子结构的性质。故DP是可行的。
       
 
 4、重新回到原来的状态表示：
       记F[I,j,k]表示(I,j)这个点，已经选取了K个数字的最优值。
      从左到右进行DP，一个点的最优值则由这个点左列上行的点或左列下行的点转移过来，因为轮廓线是连续的。
      得到了Dp方程：
F[I,j,k]:=max(F[i-1,j,k-cost[I,j]],F[i+1,j-1,k-cost[I,j]])+sum[I,j]
注意细节
       要额外开一排0排，用来表示每一列一个都不取的情况。






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