停滞在Euler 18上是指在解决Euler Project中的第18题时遇到了困难。这个问题是一个经典的动态规划问题,也被称为三角形最大路径和问题。
在解决这个问题时,可以使用动态规划的思想来求解。首先,将给定的三角形数据存储在一个二维数组中,然后从倒数第二行开始,逐行向上计算每个元素的最大路径和。具体步骤如下:
以下是一个示例代码,用于解决Euler 18问题:
triangle = [
[75],
[95, 64],
[17, 47, 82],
[18, 35, 87, 10],
[20, 04, 82, 47, 65],
[19, 01, 23, 75, 03, 34],
[88, 02, 77, 73, 07, 63, 67],
[99, 65, 04, 28, 06, 16, 70, 92],
[41, 41, 26, 56, 83, 40, 80, 70, 33],
[41, 48, 72, 33, 47, 32, 37, 16, 94, 29],
[53, 71, 44, 65, 25, 43, 91, 52, 97, 51, 14],
[70, 11, 33, 28, 77, 73, 17, 78, 39, 68, 17, 57],
[91, 71, 52, 38, 17, 14, 91, 43, 58, 50, 27, 29, 48],
[63, 66, 04, 68, 89, 53, 67, 30, 73, 16, 69, 87, 40, 31],
[04, 62, 98, 27, 23, 09, 70, 98, 73, 93, 38, 53, 60, 04, 23]
]
# 创建一个与三角形数据相同大小的二维数组,用于存储最大路径和
max_sum = [[0] * len(row) for row in triangle]
# 从倒数第二行开始,逐行向上计算最大路径和
for i in range(len(triangle) - 2, -1, -1):
for j in range(len(triangle[i])):
max_sum[i][j] = triangle[i][j] + max(max_sum[i+1][j], max_sum[i+1][j+1])
# 最终,顶部元素的值即为整个三角形的最大路径和
result = max_sum[0][0]
print("最大路径和为:", result)
这段代码使用Python语言实现了解决Euler 18问题的算法。通过动态规划的思想,计算出了给定三角形的最大路径和,并将结果打印输出。
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