6353. 【NOIP2019模拟】给(ca)

本文深入探讨了使用递归和动态规划解决特定树形结构中节点组合计数的问题,通过观察规律,提出了高效的计算方法,并给出了详细的代码实现。

题目描述

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题解

虫合

由于前几天被教♂育了,所以大力找了一发规律

先把m-1,设f[i][j]表示m≤i,有j个叶子节点的答案

转移显然,也显然是O(n^3)的


把f打出来后长这样:

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 2048 4096 8192
1 1 2 5 13 34 89 233 610 1597 4181 10946 28657 75025 196418
1 1 2 5 14 41 122 365 1094 3281 9842 29525 88574 265721 797162
1 1 2 5 14 42 131 417 1341 4334 14041 45542 147798 479779 1557649
1 1 2 5 14 42 132 428 1416 4744 16016 54320 184736 629280 2145600
1 1 2 5 14 42 132 429 1429 4846 16645 57686 201158 704420 2473785
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4861 16778 58598 206516 732825 2613834
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16795 58766 207783 740924 2660139
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58785 207990 742626 2671892
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58786 208011 742876 2674117
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58786 208012 742899 2674414
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58786 208012 742900 2674439
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58786 208012 742900 2674440
1 1 2 5 14 42 132 429 1430 4862 16796 58786 208012 742900 2674440

显然第i行的前i+1个是正常的卡特兰数,从i+2项开始就不同了

可以发现:

\(f[1][i]=f[1][i-1]*1\)

\(f[2][i]=f[2][i-1]*2\)

\(f[3][i]=f[3][i-1]*3-f[3][i-2]*1\)

\(f[4][i]=f[4][i-1]*4-f[4][i-2]*6\)

\(f[5][i]=f[5][i-1]*5-f[5][i-2]*10+f[5][i-3]*1\)

猜想:

\(f[i][j]=\sum{f[i][j-k]*a[i][k]}\)

通过暴力枚举后可以把前几项的a搞出来:

1:1

2:2

3:3 -1

4:4 -3

5:5 -6 1

6:6 -10 4

7:7 -15 10 -1

8:8 -21 20 -5

钦定\(a[1...m][0]=1,a[1][1]=1,a[2][1]=2\)之后,可以发现一个神奇的式子:

\(a[i][j]=a[i-1][j]+a[i-2][j-1]\)

于是可以推出\(a[m]\),再推出\(f[m]\)即可

code

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define fo(a,b,c) for (a=b; a<=c; a++)
#define fd(a,b,c) for (a=b; a>=c; a--)
#define mod 998244353
using namespace std;

long long a[5001][5001];
long long f[5001];
int n,m,i,j,k,l;

int main()
{
    freopen("ca.in","r",stdin);
    freopen("ca.out","w",stdout);
//  freopen("a.out","w",stdout);
    
    fo(i,1,5000)
    a[i][0]=1;
    a[1][1]=1;
    a[2][1]=2;
    fo(i,3,5000)
    {
        fo(j,1,5000)
        a[i][j]=(a[i-1][j]+a[i-2][j-1])%mod;
    }
    
    scanf("%d%d",&m,&n);
    --m;
    f[1]=1;
    fo(i,2,m+1)
    {
        fo(j,1,i-1)
        f[i]=(f[i]+f[j]*f[i-j]%mod)%mod;
    }
    
    fo(i,m+2,n)
    {
        k=1;
        fd(j,i-1,1)
        {
            f[i]=(f[i]+f[j]*a[m][i-j]*k%mod)%mod;
            k=-k;
        }
    }
    
    fo(i,1,n)
    printf("%lld\n",(f[i]+mod)%mod);
    
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    
    return 0;
}

官方题解

其实也不难,设\(f[i][j]\)表示放了i个点,从根到当前点需要向左走j步

那么\(f[i][j]\)可以走到自己的左儿子,或是走到最后一个向左走的那个点的右儿子,即\(f[i][j]-->f[i+1][j+1],f[i+1][j-1]\)

这样转移的本质是按dfs序走,最后的答案为\(f[2k-1][0]\)(最后一个点必定只能向右走)

code

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#define fo(a,b,c) for (a=b; a<=c; a++)
#define fd(a,b,c) for (a=b; a>=c; a--)
#define mod 998244353
#define min(a,b) (a<b?a:b)
using namespace std;

int f[10001][5002];
int n,m,i,j,k,l;

int main()
{
    freopen("ca.in","r",stdin);
    freopen("ca.out","w",stdout);
    
    scanf("%d%d",&m,&n);--m;
    f[1][0]=1;
    
    fo(i,1,n+n-2)
    {
        fd(j,min(m,i-1),0)
        if (f[i][j])
        {
            f[i+1][j+1]=(f[i+1][j+1]+f[i][j])%mod;
            if (j>0)
            f[i+1][j-1]=(f[i+1][j-1]+f[i][j])%mod;
        }
    }
    
    for (i=1; i<=n+n-1; i+=2)
    printf("%d\n",f[i][0]);
    
    fclose(stdin);
    fclose(stdout);
    
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/gmh77/p/11517116.html

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于NSGA-III算法的微电网多目标优化调度展开研究,重点介绍了如何利用该先进多目标进化算法解决微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、供电可靠性最高等)的协同优化问题。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了NSGA-III算法的基本原理、在微电网调度模型中的建模过程、约束条件处理、目标函数设计以及仿真结果分析,展示了其相较于传统优化方法在求解高维、非线性、多目标问题上的优越性。同时,文档还提供了丰富的相关研究案例和技术支持背景,涵盖电力系统优化、智能算法应用及Matlab仿真等多个方面。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源优化领域的工程技术人员;尤其适合正在进行微电网调度、多目标优化算法研究或撰写相关论文的研究者。; 使用场景及目标:①掌握NSGA-III算法的核心思想及其在复杂能源系统优化中的应用方式;②学习如何构建微电网多目标调度模型并利用Matlab进行仿真求解;③为科研项目、毕业论文或实际工程提供算法实现参考和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码实例,逐步调试运行并深入理解算法流程与模型构建细节,同时可参考文档中列出的其他优化案例进行横向对比学习,以提升综合应用能力。
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