package dp.区间dp; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; /** * 设有N堆石子排成一排,其编号为1,2,3,…,N。 * 每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这N堆石子合并成为一堆。 * 每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。 * 例如有4堆石子分别为 1 3 5 2, 我们可以先合并1、2堆,代价为4,得到4 5 2, 又合并 1,2堆,代价为9,得到9 2 ,再合并得到11,总代价为4+9+11=24; * 如果第二步是先合并2,3堆,则代价为7,得到4 7,最后一次合并代价为11,总代价为4+7+11=22。 * 问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。 * 输入格式 * 第一行一个数N表示石子的堆数N。 * 第二行N个数,表示每堆石子的质量(均不超过1000)。 * 输出格式 * 输出一个整数,表示最小代价。 * 数据范围 * 1≤N≤300 * 输入样例: * 4 * 1 3 5 2 * 输出样例: * 22 * 状态定义:f[i,j]是合并i~j位所需的最小代价的集合 * 属性:min 最小代价 * 状态划分考虑last * ___ _____ * __ ______ * _ _______ * ____ ____ * ... * 可以由以上状态转移到f[i,j],分界点不同, * 状态划分:f[i,j]划分,i i+1 ... k ... j-1 * 可以由上面状态转移过来,左边,右边 * 起码有两堆,不失一般性,考虑k,i~k k+1~j * i~k合并的最小代价结合状态定义恰好是f[i,k] * k+1,j合并的最小代价结合状态定义恰好是f[k+1,j] * 最后加上他们的和 即可:s[j]-s[i-1] * * 顾名思义,区间dp就是区间上的dp, * 通过先算出小区间的dp的到最优解,再去得到大区间的最优解 * 一般设f[i,j]为区间[i,j]的最优解,一般f[i,j]都可以由[i,j]的子区间更新得到 * 该题合并之前是两堆,合并之后是一堆,可以枚举分界线 * f[i,j]=min{ f[i,k]+f[k+1,j]+a[j]-a[i-1] | i<=k