在编程竞赛领域，codeforces 平台凭借其严谨的题目设计与高强度的实时对抗性广受认可。参与 codeforces 的赛事，不仅能强化逻辑建模能力，还能显著提升代码实现的准确性和效率。本文将聚焦于 codeforces round #689 的 b 题——“spruce 树识别”，系统梳理题意本质、剖析核心解法、给出完整实现，并辅以多组典型测试用例，助力读者扎实掌握该问题的解决范式。无论你是刚接触算法竞赛的新手，还是正在巩固基础的进阶选手，本文都将提供清晰而实用的技术支持。
关键要点
- 精准把握 Spruce 树结构：准确理解题目中对 Spruce 树的几何定义，是解题的逻辑起点。
- 动态规划建模：借助 DP 状态压缩子问题，实现高效、无冗余的计数过程。
- 边界安全处理：在遍历与状态转移过程中，严格校验行列索引，规避越界风险。
- 时间效率保障：确保整体复杂度控制在可接受范围内，适配平台时限要求。
- 覆盖性测试验证：设计多样化输入样例，涵盖极端与常规情形，增强鲁棒性。
Spruce 树识别问题深度解析
Spruce 树的结构定义
首先需明确本题中 Spruce 树的判定标准：它是在二维字符矩阵中由 '*' 构成的一种特定树状图案。
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该图案形似松树（Spruce），具有自顶向下的层级扩展特性。具体而言，一个高度为 $ k $ 的 Spruce 树，其根节点位于坐标 $ (x, y) $，须满足：
- 根位置 $ (x, y) $ 必须为 '*';
- 对第 $ i $ 层（$ i = 1 $ 到 $ k-1 $），从第 $ x+i $ 行起，需连续出现 $ 2i+1 $ 个 '*'，且以列 $ y $ 为中心左右对称分布；
- 所有涉及单元格均不可越出矩阵边界，且必须全为 '*'。
这一定义天然蕴含递推性质——高层级 Spruce 树的存在，依赖于其下方三个相邻位置所能支撑的最低层级。
解题策略：自底向上的动态规划
为避免暴力枚举带来的高开销，我们采用自底向上 DP策略。定义状态 dp[i][j] 表示以位置 $ (i, j) $ 为树顶时，所能构成的最大 Spruce 树高度。
该状态具备最优子结构性质：若 $ (i,j) $ 是 '*'，则其最大高度取决于其正下方三格 $ (i+1,j-1),\ (i+1,j),\ (i+1,j+1) $ 所能支撑的最小高度，再加 1。由此可建立状态转移方程：
$$ dp[i][j] = \begin{cases} 1, & \text{若 } matrix[i][j] = '' \text{ 且 } i = n-1 \text{（最底层）} \ \min(dp[i+1][j-1],\ dp[i+1][j],\ dp[i+1][j+1]) + 1, & \text{若 } matrix[i][j] = '' \text{ 且三者均在界内} \ 1, & \text{若 } matrix[i][j] = '*' \text{ 但部分下层位置越界} \ 0, & \text{否则} \end{cases} $$
整个求解流程如下：
-
初始化：遍历矩阵，对每个
matrix[i][j] == '*'的位置设dp[i][j] = 1，其余置 0； -
逆序填充 DP 表：从倒数第二行开始逐行向上更新，对每个有效位置按上述规则计算
dp[i][j]； -
累加统计总数：每确定一个
dp[i][j] > 0，即代表存在dp[i][j]棵以 $ (i,j) $ 为顶、高度分别为 $ 1 $ 到 $ dp[i][j] $ 的 Spruce 树，故直接将dp[i][j]累加至答案中。
测试样例验证
以下测试用例用于验证算法逻辑与实现正确性：
样例 1：
4 3 .*. *** .*. ***
输出：
5
样例 2：
5 7 ....... ..*.... .***... ***.... ..*....
输出：
3
样例 3：
5 7 ....... ..*.... .***... ******* ..*....
输出：
7
上述样例分别覆盖单点孤立树、嵌套结构、以及大范围密集构造等典型场景。建议读者手动模拟前两例的状态转移过程，加深对 DP 设计的理解。
鼓励大家进一步构造含空行、全星、窄列等边界案例，全面检验程序健壮性。
性能优化方向
空间占用压缩
当前 DP 实现使用二维数组，空间复杂度为 $ O(n \times m) $。观察状态依赖关系可知：dp[i][j] 仅依赖于 dp[i+1][*]，因此可改用两个一维数组 curr 和 next 进行滚动更新，将空间复杂度降至 $ O(m) $。尽管此优化会略微削弱代码直观性，但在内存受限场景下极具价值。
（注：因侧重可读性与教学目的，本文未展开滚动数组实现细节）
可维护性增强实践
高质量代码不仅追求功能正确，更强调长期可演进性。推荐以下实践：
-
语义化命名：如
grid,maxHeight,totalCount替代a,d,ans； - 关键逻辑注释：在状态转移、边界判断等易错处添加简明说明；
- 格式统一规范：保持缩进一致、运算符空格、括号换行风格统一；
- 职责单一函数化：将输入解析、DP 计算、结果输出拆分为独立函数，提升模块复用性。
通过落实这些习惯，可大幅提升协作开发效率与后期调试体验。
方法论评估
✅ 优势分析
- 高效性突出：利用子问题复用彻底消除重复计算，时间效率稳定；
- 泛化能力强：模型稍作调整即可适配其他中心扩散型图案识别任务；
- 思路清晰直观：状态含义明确，转移逻辑自然，易于初学者建模。
❌ 局限说明
- 内存开销存在：需额外存储 DP 表，在超大规模矩阵中可能成为瓶颈；
- 边界处理敏感：行列越界检查不可遗漏，否则易引发运行时异常；
- 适用前提严格：仅适用于具备最优子结构与重叠子问题特征的问题，通用性受限。
高频疑问解答
为何选择动态规划而非 DFS？
DFS 虽然符合“从顶向下生长”的直觉，但对每个起点都要重新探索所有可能高度，无法复用中间结果，最坏时间复杂度可达 $ O(n m k^2) $。DP 则通过一次逆序扫描完成全部状态构建，效率跃升一个数量级。
如何安全处理边界？
在访问 dp[i+1][j-1]、dp[i+1][j]、dp[i+1][j+1] 前，强制校验 j-1 >= 0 且 j+1 ；若任一列越界，则视对应位置贡献为 0（即无法支撑更高层级），此时 <code>dp[i][j] 最大只能为 1（仅自身构成高度 1 的树）。
整体时间复杂度是多少？
算法需遍历全部 $ n \times m $ 个单元格，每次状态更新为常数操作，故总时间复杂度为 $ O(nm) $。在约束 $ n,m \leq 500 $ 下，最多执行 25 万次操作，完全满足 Codeforces 的时限要求（通常为 1–2 秒）。
延伸思考
是否存在替代解法？
理论上可尝试记忆化搜索或 BFS 分层扩展，但本质上仍属 DP 思想的变体。纯贪心或数学公式推导在此类局部依赖结构中难以奏效，故 DP 仍是首选。
如何应对超大规模输入？
若矩阵尺寸突破 $ 10^3 $ 级别，可考虑：
- 使用位运算压缩状态（当字符集极简时）；
- 引入分块处理 + 缓存局部 DP 结果；
- 借助 OpenMP 或 CUDA 实现并行化扫描（需平台支持）。
题目还有哪些拓展形式？
- 定义非对称 Spruce（如右偏斜树）；
- 加入障碍字符 '#'，要求 Spruce 树避开所有障碍；
- 限制最大高度 $ K $，只统计高度 $ \leq K $ 的树；
- 支持旋转/镜像匹配，识别任意朝向的 Spruce 变体。
这些变形持续考验建模抽象能力与算法迁移能力。
