HDU3555 Bomb[数位DP]

HDU-3555 B-Bomb 题解
本文介绍了一道名为B-Bomb的问题(HDU-3555),该问题要求计算在指定范围内包含数字49的所有整数的数量。采用动态规划方法进行解答,通过维护三种状态来简化问题:未出现4、出现4但未出现49、已出现49。代码实现使用C++完成。


题意:

给T组数据,每组数组给出一个n,问在[0,n],存在多少个数含有49(49是要连着的,至少含有一个就可以了)。


题解:

只要记录下三个状态,0号状态代表前面没有4,也没有49,1号状态代表前一位是4,那么只要当前位是9,就可以直接把状态转成2号状态,即当前的数已经存在49后面的数可以任意枚举。

那么状态转移的话,dp[i][j] 第一维表示当前位置,第二维表示三种状态,就上述的三种状态


#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#include<set>
#include<map>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=30;
ll dp[N][3];
int num[N];
ll dfs(int pos,int sta,bool limit)//sta 0前面没有4   1前面有4  2前面有49
{
    if (pos==-1)
        return sta==2;//前面是否有49
    if (!limit && dp[pos][sta]!=-1)
        return dp[pos][sta];
    ll cnt=0;
    int mx=limit?num[pos]:9;
    for (int i=0 ; i<=mx ; ++i)
    {
        if ((sta==1 && i==9) || sta==2)
            cnt+=dfs(pos-1,2,limit && i==num[pos]);
        else
            cnt+=dfs(pos-1,i==4,limit && i==num[pos]);
    }
    if (!limit)
        dp[pos][sta]=cnt;
    return cnt;
}
ll divi(ll n)
{
    int pos=0;
    while (n)
    {
        num[pos++]=n%10;
        n/=10;
    }
    return dfs(pos-1,0,1);
}
int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    while (T--)
    {
        ll n;
        scanf("%lld",&n);
        printf("%lld\n",divi(n));
    }
    return 0;
}





内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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