P1896-状压dp

本文深入解析了状压动态规划的基本原理与实现技巧,通过一个具体的编程问题,详细展示了如何利用状压DP解决组合计数问题。文章首先介绍了状态压缩的概念,然后逐步构建状态转移方程,并给出了完整的代码实现,最后讨论了优化策略与注意事项。

P1896

题目描述

题目描述

题解

与普通的状压dp几乎相同,只是多了一维来存储选的个数
初始化: f [ 0 ] [ 1 ] [ 0 ] = 1 f[0][1][0]=1 f[0][1][0]=1

代码
#include<bits/stdc++.h>
#define int long long
#define M 100009
using namespace std;
int read(){
	int f=1,re=0;char ch;
	for(ch=getchar();!isdigit(ch)&&ch!='-';ch=getchar());
	if(ch=='-'){f=-1,ch=getchar();}
	for(;isdigit(ch);ch=getchar()) re=(re<<3)+(re<<1)+ch-'0';
	return re*f;
}
int n,k,c[300],f[10][300][100],ans,cnt,m;
int getval(int x){
	int sum=0;
	while(x){
		if(x&1) sum++;
		x>>=1;
	}return sum;
}
signed main(){
	n=read(),m=read();
	for(int i=0;i<(1<<n);i++) if((i&(i>>1))==0) c[++cnt]=i;//f[1][cnt][getval(i)]=1;
	f[0][1][0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++)
		for(int j=1;j<=cnt;j++)//当前行 
			for(int k=1;k<=cnt;k++){//上一行 
				if((c[j]&c[k])!=0||((c[j]<<1)&c[k])!=0||((c[j]>>1)&c[k])!=0) continue;
				int x=getval(c[j]),y=getval(c[k]);
				for(int h=y;h<=m-x;h++) f[i][j][h+x]+=f[i-1][k][h];
			}
	for(int i=1;i<=cnt;i++) ans+=f[n][i][m];//要在外面累加答案,否则会重复加 
	printf("%lld\n",ans);
	return 0;
}
### 关于缩动态规划(DP)的相关题目与教程 #### 洛谷平台上的资源推荐 洛谷作为一个优质的在线编程练习网站,提供了大量有关缩动态规划的学习资料和实战题目。对于想要深入理解并掌握这一复杂算法的人来说,这些资源非常有价值。 #### 推荐的经典入门题库 - **P1433 吃奶酪**:这道题不仅涉及到了深度优先搜索加缩的思想,还融合了动态规划的概念,在解决过程中能够很好地锻炼选手对多种算法组合运用的能力[^2]。 - **PRZ - POI2004**:此问题同样是一道典型的缩动态规划应用实例,通过该题目的训练可以帮助加深对这类问题处理方法的理解[^3]。 #### 学习路径建议 为了更好地理解和实践缩动态规划,建议按照如下顺序逐步推进: - 熟悉二进制位运算操作的基础知识,这是实现高效编码的关键技能之一; - 复习基本的动态规划理论及其常见应用场景; - 结合具体案例研究如何定义合适的态表示形式以及设计有效的态转移方程; ```python def dp_solution(): """ 这里提供了一个简化版的缩动态规划框架, 实际编写时需根据具体问题调整参数设置及逻辑流程。 """ n = ... # 输入规模大小 state_size = 1 << n # 总共可能存在的不同态数 # 初始化记忆化数组,默认值设为无穷大或其他不可能取到的最大/最小边界条件 memo = [-1] * state_size def dfs(current_state, current_index): nonlocal memo if all_bits_set(current_state): return cost_to_end[current_index] if memo[current_state] != -1: return memo[current_state] min_cost = float('inf') for next_index in range(n): new_state = update_state_with_next_move(current_state, next_index) transition_cost = calculate_transition_expense(current_index, next_index) total_cost = transition_cost + dfs(new_state, next_index) min_cost = min(min_cost, total_cost) memo[current_state] = min_cost return min_cost result = dfs(initial_state(), start_position()) return result ``` 上述代码片段展示了利用函数`dfs()`来进行带备忘录的记忆化搜索过程,其中包含了几个重要的组成部分如初始化全局变量、判断终止条件、剪枝优化等技巧来提高求解效率。
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