Toyota Programming Contest 2023#4(AtCoder Beginner Contest 311)F. Yet Another Grid Task(基础dp+关于dp思考)

文章讨论了一个关于n*m矩阵的染色问题,目标是使其成为美丽的矩阵,即满足特定的黑块连续条件。通过动态规划方法解决,定义状态dp[i][j]表示第j列最后一个黑块在第i行时的方案数,从右到左进行状态转移。最后对最后一列的dp答案求和得到总方案数,时间复杂度可优化至O(n*m)。

题目

n*m(n,m<=2e3)的矩阵,

每个位置,#表示初始已经是黑块,.表示初始是白块

你可以将任意个白块染色成黑块,使得矩阵成为美丽矩阵

美丽矩阵:

对于任意在矩阵中的(i,j),即1<=i<=n且1<=j<=m,

如果(i,j)是黑块

①若(i+1,j)也在矩阵中,则(i+1,j)也是黑块

②若(i+1,j+1)也在矩阵中,则(i+1,j+1)也是黑块

求染色的方案数,答案对998244353取模

思路来源

一个5年前打gym的题,第一印象是很像,然后发现确实很像

Grid Coloring - Gym 101615J - Virtual Judge

题解

dp[i][j]表示第j列从下到上,最后一个黑块位于第i行的时候的方案数

转移从右到左,从下到上,也是先把#先补全,

然后从每一列初始局面最上面那个黑块开始才有值

而官方题解的状态,则是和对角线对齐

这个状态是怎么定义出来的,我思考了一下,

dp其实就是这么几个因素,感觉需要多想清楚这么几个问题

1. 状态怎么定义

相当于有两个方向的链,为了保证无后效性,肯定需要枚举链取多长,

所以,dp状态需要有一维和一条链平行,而另一条链则通过转移的时候控制合法性

因为(i,j)黑块取了的话,这一列下面的黑块都会取,

所以该把第i列最终取了几个黑块作为定义,也就是最后一个黑块位于哪一行

2. 转移的顺序

本题从左到右或从右到左都可以、从上到下或从下到上也都可以,

但是,两个for循环,一定是列的这一维在外层,

从右到左:只有处理好了第i+1列,才能处理第i列,(i,j)涂黑当且仅当(i+1,k)涂黑,k<=j+1

从左到右:只有处理好了第i-1列,才能处理第i列,(i,j)涂黑当且仅当(i+1,k)不涂黑,k<j-1

3. 什么时候有值(什么状态是合法的)

由于初始局面的黑块必取,

那未取走初始局面黑块的就是非法状态,值为0

4. 答案如何计算

最后一列决策完之后,局面就是唯一的,

所以,对最后一列的dp答案求和

5. 需不需要优化,如何优化

暴力是O(n*m*n)的,做个前缀和优化就可以了

6. corner case有哪些

某一列没有黑块的情形,此时,我把最后一个黑块定到了第n+1行,

第i行又需要下一列的第i+1行,所以前缀和做到第n+2行

如果把dp状态定义为,

第j列自下到上总共连着取了i(0<=i<=n)个黑块,

可能转移的时候会更加自然

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);++i)
#define per(i,a,b) for(int i=(a);i>=(b);--i)
typedef long long ll;
typedef double db;
typedef pair<int,int> P;
#define fi first
#define se second
#define pb push_back
#define dbg(x) cerr<<(#x)<<":"<<x<<" ";
#define dbg2(x) cerr<<(#x)<<":"<<x<<endl;
#define SZ(a) (int)(a.size())
#define sci(a) scanf("%d",&(a))
#define pt(a) printf("%d",a);
#define pte(a) printf("%d\n",a)
#define ptlle(a) printf("%lld\n",a)
#define debug(...) fprintf(stderr, __VA_ARGS__)
std::mt19937_64 gen(std::chrono::system_clock::now().time_since_epoch().count());
ll get(ll l, ll r) { std::uniform_int_distribution<ll> dist(l, r); return dist(gen); }
const int N=2e3+10,mod=998244353;
int n,m,dp[N][N],sum[N],tp[N];
char s[N][N];
void add(int &x,int y){
	x=(x+y)%mod;
}
int main(){
	sci(n),sci(m);
	rep(i,1,n){
		scanf("%s",s[i]+1);
	}
	rep(j,1,m)tp[j]=n+1;
	rep(i,1,n){
		rep(j,1,m){
			if(s[i][j]=='#'){
				s[i+1][j]='#';
				s[i+1][j+1]='#';
				tp[j]=min(tp[j],i);
			}
		}
	}
	per(j,m,1){
		per(i,tp[j],1){
			if(j==m)dp[i][j]=1;
			else dp[i][j]=sum[i+1];
		}
		memset(sum,0,sizeof sum);
		rep(i,1,n+2){
			sum[i]=(sum[i-1]+dp[i][j])%mod;
		}
	}
	pte(sum[n+1]);
	return 0;
}
/*
8
3 7 4 7 3 3 8 2
*/

计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“计及源荷不确定性的综合能源生产单元运行调度与容量配置优化”展开研究,利用Matlab代码实现相关模型的构建与仿真。研究重点在于综合能源系统中多能耦合特性以及风、光等可再生能源出力和负荷需求的不确定性,通过鲁棒优化、场景生成(如Copula方法)、两阶段优化等手段,实现对能源生产单元的运行调度与容量配置的协同优化,旨在提高系统经济性、可靠性和可再生能源消纳能力。文中提及多种优化算法(如BFO、CPO、PSO等)在调度与预测中的应用,并强调了模型在实际能源系统规划与运行中的参考价值。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础的研究生、科研人员及工程技术人员,熟悉Matlab编程和基本优化工具(如Yalmip)。; 使用场景及目标:①用于学习和复现综合能源系统中考虑不确定性的优化调度与容量配置方法;②为含高比例可再生能源的微电网、区域能源系统规划设计提供模型参考和技术支持;③开展学术研究,如撰写论文、课题申报时的技术方案借鉴。; 阅读建议:建议结合文中提到的Matlab代码和网盘资料,先理解基础模型(如功率平衡、设备模型),再逐步深入不确定性建模与优化求解过程,注意区分鲁棒优化、随机优化与分布鲁棒优化的适用场景,并尝试复现关键案例以加深理解。
内容概要:本文系统分析了DesignData(设计数据)的存储结构,围绕其形态多元化、版本关联性强、读写特性差异化等核心特性,提出了灵活性、版本化、高效性、一致性和可扩展性五大设计原则。文章深入剖析了三类主流存储方案:关系型数据库适用于结构化元信息存储,具备强一致性与高效查询能力;文档型数据库适配半结构化数据,支持动态字段扩展与嵌套结构;对象存储结合元数据索引则有效应对非结构化大文件的存储需求,具备高扩展性与低成本优势。同时,文章从版本管理、性能优化和数据安全三个关键维度提出设计要点,建议采用全量与增量结合的版本策略、索引与缓存优化性能、并通过权限控制、MD5校验和备份机制保障数据安全。最后提出按数据形态分层存储的核心结论,并针对不同规模团队给出实践建议。; 适合人群:从事工业设计、UI/UX设计、工程设计等领域数字化系统开发的技术人员,以及负责设计数据管理系统架构设计的中高级工程师和系统架构师。; 使用场景及目标:①为设计数据管理系统选型提供依据,合理选择或组合使用关系型数据库、文档型数据库与对象存储;②构建支持版本追溯、高性能访问、安全可控的DesignData存储体系;③解决多用户协作、大文件存储、历史版本管理等实际业务挑战。; 阅读建议:此资源以实际应用场景为导向,结合具体数据库类型和表结构设计进行讲解,建议读者结合自身业务数据特征,对比分析不同存储方案的适用边界,并在系统设计中综合考虑成本、性能与可维护性之间的平衡。
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