【DP】Order Count

本文探讨了当使用'<'和'='连接n个数字时可能出现的不同情况的数量,并通过状态转移方程来解决这个问题。文章提供了一种有效的方法来计算不同等价类的数量,并附带了一个Java实现的例子。

Order Count

Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)     Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 88    Accepted Submission(s): 5
Problem Description
If we connect 3 numbers with "<" and "=", there are 13 cases:
1) A=B=C
2) A=B<C
3) A<B=C
4) A<B<C
5) A<C<B
6) A=C<B
7) B<A=C
8) B<A<C
9) B<C<A
10) B=C<A
11) C<A=B
12) C<A<B
13) C<B<A

If we connect n numbers with "<" and "=", how many cases then?
 
Input
The input starts with a positive integer P(0<P<1000) which indicates the number of test cases. Then on the following P lines, each line consists of a positive integer n(1<=n<=50) which indicates the amount of numbers to be connected.
 
Output
For each input n, you should output the amount of cases in a single line.
 
SampleInput
2
1
3
 
SampleOutput
1
13

主要就是状态转移方程num[i][j]=(num[i-1][j-1]+num[i-1][j])*j

num[i][j]表示i个字母中有j个相等类(A=B<C=D,两个相等类(A=B和C=D))

解释:首先确定符号,因为“=”的前后互换是算作一种的,所以把“=”连在一起的当成一个字符,这样先确定符号的情况再往里面填字母(就是*j)

题目数据较大,需要用到高精度,偷懒用了java大数类。


import java.io.*;
import java.util.*;
import java.math.*;
public class Main_AOJ440
{
    static BigInteger[][] num=new BigInteger[55][55];
    public static void main(String[] args)
    {
    Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
        for(int i=0;i<=50;++i)
            for(int j=0;j<=50;++j)
                    num[i][j]=BigInteger.ZERO;
        num[1][1]=BigInteger.valueOf(1);
        for(int i=2;i<=50;++i)
            for(int j=1;j<=i;++j)
                num[i][j]=num[i-1][j].add(num[i-1][j-1]).multiply(BigInteger.valueOf(j));
        int temp=cin.nextInt();
        for(;(temp--)!=0;)
        {
            int n=cin.nextInt();
            BigInteger big=BigInteger.ZERO;
            for(int i=1;i<=n;i++)
                big=big.add(num[n][i]);
            System.out.println(big.toString());
        }
 
    }
}

来源: http://blog.youkuaiyun.com/ACM_Ted

<think>嗯,用户问的是换根DP,也就是换根动态规划。我需要先回忆一下这个概念,确保自己理解正确。换根DP通常用于解决树形结构中的问题,特别是当需要在每个节点上计算某种依赖于子树或父节点的信息时。这种算法的核心思想是通过两次遍历来高效地计算结果:一次后序遍历收集子树信息,然后一次前序遍历利用父节点的信息更新子节点的结果。 首先,我应该解释换根DP的基本概念,适用场景,然后给出一个具体的例子,比如计算树中每个节点到其他所有节点的距离之和。接下来,需要分步骤说明实现方法,包括如何设计后序遍历收集数据,以及前序遍历如何利用这些数据进行换根更新。 然后,编写一个C++的示例代码。代码需要包括树的构建(邻接表表示),两次遍历的过程。后序遍历计算子树大小和初始距离和,前序遍历根据父节点的信息调整子节点的距离和。注意处理节点的父节点,避免循环访问。 在解释部分,要详细说明每个步骤的作用,比如为什么需要子树大小,如何通过父节点的结果推导子节点的结果。同时,要指出时间复杂度是O(n),因为每个节点只被访问两次。 最后,提出相关问题,可能涉及换根DP的其他应用,与普通树形DP的区别,如何避免重复计算,时间复杂度分析等。确保问题覆盖用户可能想深入了解的方面。 需要检查是否有错误,例如代码中的邻接表是否正确处理无向树,是否在遍历时排除了父节点,避免循环。确保示例的正确性,比如计算距离和的公式是否正确,换根时的调整是否正确。</think><< 换根DP(换根动态规划)是一种用于树形结构的高效算法,主要用于解决需要在每个节点上计算某种全局性质的问题。其核心思想是通过两次遍历: 1. **后序遍历**:从任意根节点(通常选0/1)出发,计算子树信息 2. **前序遍历**:利用父节点的计算结果推导子节点作为新根时的结果 典型应用场景:计算树中每个节点到其他所有节点的距离之和 **实现步骤**: 1. 建立邻接表存储树结构 2. 第一次DFS计算子树大小和初始根节点的答案 3. 第二次DFS通过父节点答案推导子节点答案 **示例代码**(计算所有节点到其他节点的距离和): ```cpp #include <vector> using namespace std; vector<vector<int>> adj; // 邻接表 vector<int> res; // 存储每个节点的最终结果 vector<int> count; // 子树节点数(包含自身) int n; // 节点总数 void post_order(int u, int parent) { count[u] = 1; for (int v : adj[u]) { if (v == parent) continue; post_order(v, u); count[u] += count[v]; res[u] += res[v] + count[v]; // 累加子树距离 } } void pre_order(int u, int parent) { for (int v : adj[u]) { if (v == parent) continue; // 当根从u换到v时:其他节点的数量是n - count[v] res[v] = res[u] - count[v] + (n - count[v]); pre_order(v, u); } } vector<int> sumDistancesInTree(int _n, vector<vector<int>>& edges) { n = _n; adj.resize(n); res.resize(n); count.resize(n); for (auto& e : edges) { adj[e[0]].push_back(e[1]); adj[e[1]].push_back(e[0]); } post_order(0, -1); // 以0为根初始化 pre_order(0, -1); // 换根计算所有节点 return res; } ``` **关键解释**: 1. `post_order`计算初始根节点(0)的结果,通过累加子树距离 2. `pre_order`利用公式推导:当根从u切换到子节点v时,距离变化为: - 减少v子树的count[v]个节点各1距离(共减少count[v]) - 增加非v子树的(n - count[v])个节点各1距离 3. 时间复杂度O(n),每个节点访问两次
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