二维数组中的最大和路径+双二值可以获得更好的分数

时间:2017-03-09 22:45:00

标签: java arrays algorithm multidimensional-array

我有一个二维数组,我需要找到可以通过左下角收集的最大总和路径,然后只上下移动直到结束。我在Java上完成了(与 Project Euler: Problem 81 非常相似的任务):

static int maxSumPath(int[][] data) {
    final int length = data.length;

    final int[][] sumArr = new int[length][length];

    for (int row = length - 1; row >= 0; row--) {
        for (int col = 0; col < length; col++) {
            if (row == length - 1 && col == 0) {
                sumArr[row][col] = data[row][col];
            } else if (row == length - 1) {
                sumArr[row][col] = sumArr[row][col - 1] + data[row][col];
            } else if (col == 0) {
                sumArr[row][col] = sumArr[row + 1][col] + data[row][col];
            } else {
                sumArr[row][col] = Math.max(sumArr[row][col - 1], sumArr[row + 1][col]) + data[row][col];
            }
        }
    }
    return sumArr[0][length - 1];
}

实施例

  

3 0 2

     

2 ,0,0

     

0 ,3,0

结果 7

但是现在我需要实现机会将该数组的任何值加倍以获得更好的分数,我只能做两次并且只能将某个值加倍一次

示例(带有*的矩阵编号必须加倍)

  

3 * 0 2

     

2 * ,0,0

     

0 * ,3,0

结果 12

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以通过向二维数组添加第三维来解决此问题,只需三层:

final int[][][] sumArr = new int[3][length][length]
  • 第0层表示在不加倍任何元素的情况下可以获得的最佳总和
  • 第一层代表只有一个数字加倍的最佳总和
  • 第二层代表两倍数加倍可以获得的最佳总和

该算法是您已有的简单扩展,除非您现在需要在if条件的每个分支中设置三个部分和。

以下是根据上述内容修改的代码:

static int maxSumPath(int[][] data) {
    final int length = data.length;
    final int[][][] sumArr = new int[3][length][length];
    for (int row = length - 1; row >= 0; row--) {
        for (int col = 0; col < length; col++) {
            int val = data[row][col];
            int val2 = data[row][col] * 2;
            if (row == length - 1 && col == 0) {
                sumArr[0][row][col] = val;
                sumArr[1][row][col] = val2;
            } else if (row == length - 1) {
                sumArr[0][row][col] = sumArr[0][row][col - 1] + val;
                sumArr[1][row][col] = Math.max(
                    sumArr[1][row][col - 1] + val
                ,   sumArr[0][row][col - 1] + val2
                );
                sumArr[2][row][col] = Math.max(
                    sumArr[1][row][col - 1] + val2
                ,   sumArr[2][row][col - 1] + val
                );
            } else if (col == 0) {
                sumArr[0][row][col] = sumArr[0][row + 1][col] + val;
                sumArr[1][row][col] = Math.max(
                    sumArr[0][row + 1][col] + val2
                ,   sumArr[1][row + 1][col] + val
                );
                sumArr[2][row][col] = Math.max(
                    sumArr[1][row + 1][col] + val2
                ,   sumArr[2][row + 1][col] + val
                );
            } else {
                sumArr[0][row][col] = Math.max(
                    sumArr[0][row][col - 1], sumArr[0][row + 1][col]
                ) + data[row][col];
                sumArr[1][row][col] = Math.max(
                    Math.max(sumArr[0][row][col - 1], sumArr[0][row + 1][col]) + val2
                ,   Math.max(sumArr[1][row][col - 1], sumArr[1][row + 1][col]) + val
                );
                sumArr[2][row][col] = Math.max(
                    Math.max(sumArr[1][row][col - 1], sumArr[1][row + 1][col])+val2
                ,   Math.max(sumArr[2][row][col - 1], sumArr[2][row + 1][col])+val
                );
            }
        }
    }
    return sumArr[2][0][length - 1];
}

Demo