acm 杭电 2386-2393

：“ACM 杭电 2386-2393”是指杭州电子科技大学在ACM（国际大学生程序设计竞赛）中所出的编号为2386到2393的一系列编程题目。 ：“ACM 杭电 杭州电子科技大学 2386-2393 解题报告”指的是浙江工业大学的参赛队伍Tzjut009在2009年5月14日完成的这组题目的解答总结，包含了对每个问题的分析、策略以及解决方案。 ：“acm 杭电 2386_2393”代表这些标签用于标识与ACM竞赛、杭州电子科技大学以及具体题目2386到2393相关的讨论或资源。 【部分内容】：描述中提到了一个具体的题目“2386.Dart Challenge”，这是一个使用动态规划来解决的问题。动态规划是一种通过构建状态空间并利用子问题的最优解来求解最优化问题的方法。在这个问题中，`dp[i][j]`表示在使用了第i支标枪后可以达到的最高分数j的状态。初始状态`dp[0][0]=1`表示没有使用任何标枪时，分数为0是可达到的。状态转移方程是基于之前的标枪使用情况，如果在使用第`i-1`支标枪后可以达到分数`j`，即`dp[i-1][j]=1`，那么在使用第`i`支标枪后，可以达到`g+orig[j]`或`g+2*orig[j]`的分数，其中`g`是当前的总分数，`orig[j]`是第`j`支标枪的得分。但是，如果`orig[j]`是最大的，根据题目的特殊规则，不考虑`dp[i][g+2*orig[j]]`这个状态。随后的代码片段展示了使用C++实现的动态规划算法，包括了二维数组`dp`用于存储状态，数组`orig`用于存储每支标枪的原始得分，以及`main`函数作为程序的入口点。 从这段描述中我们可以学习到： 1. 动态规划的应用：在解决具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题时，动态规划是一种有效的工具。 2. 状态定义：明确问题的状态，如`dp[i][j]`表示在使用i支标枪后可达到的分数j。 3. 状态转移方程：理解如何从一个状态转移到另一个状态，这里是从`dp[i-1][j]`转移到`dp[i][g+orig[j]]`和`dp[i][g+2*orig[j]]`。 4. 特殊条件处理：在动态规划中，有时需要根据题目特定的限制调整状态转移，例如，当`orig[j]`最大时不考虑双倍得分。 5. C++编程实践：如何用C++编写动态规划算法，包括数据结构的定义和主函数的设置。 这些知识点对于准备ACM竞赛或学习算法和数据结构的程序员来说是非常宝贵的，有助于提高他们在解决复杂问题时的编程能力和逻辑思维能力。