P2518-数位dp,哈希

本文详细解析了P2518题目的解题思路,利用动态规划与哈希算法高效求解。通过维护每个数的出现次数,结合状态压缩与记忆化搜索,实现对给定字符串的快速计数。

P2518

题目描述

题目描述

题解

用has维护先前每个数的个数,然后直接套板子即可

代码

#include<bits/stdc++.h>
#include<tr1/unordered_map>
#define int long long
#define ull unsigned long long
#define M 100009
using namespace std;
tr1::unordered_map<ull,int>mp;
const int h=31;
int a[51],num[11],dp[51][M],cnt[11],tot,n;
char s[54];
ull gethas(){
	ull has=0;
	for(int i=1;i<=9;i++) has=has*h+cnt[i];
	return has;
}
int dfs(int pos,int pre,bool limit,int sum){
	if(n-pos+1<sum) return 0;
	if(pos==n+1&&sum==0) return 1;
	if(!limit&&dp[pos][pre]) return dp[pos][pre];
	int up=limit?a[pos]:9,ans=0;
	for(int i=0;i<=up;i++){
		if(i!=0){
			if(cnt[i]==num[i]) continue;
			cnt[i]++;ull has1=gethas();
			if(mp.find(has1)==mp.end()) mp[has1]=++tot;
			int x=mp[has1];
			ans+=dfs(pos+1,x,limit&&(i==a[pos]),sum-1);
			cnt[i]--;
		}else ans+=dfs(pos+1,pre,limit&&(i==a[pos]),sum);
	}if(!limit) dp[pos][pre]=ans;
	return ans;
}
signed main(){
	scanf("%s",s+1);
	n=strlen(s+1);int sum=0;
	for(int i=1;i<=n;i++) a[i]=s[i]-'0',num[a[i]]++;
	for(int i=1;i<=9;i++) sum+=num[i];
	printf("%lld\n",dfs(1,0,1,sum)-1);
	return 0;	
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
<think>好的,我现在要用户找关于P3182“跳跃的数”的题解或解析。首先,用户提到了几个引用,我需要看看这些引用里有没有相关的信息。 用户提供的引用有1到5,其中引用1是青蛙跳跃问题,引用2是过河卒,引用3是奇怪的电梯,引用4是白雪皑皑,引用5是空间跳跃。看起来这些引用中的问题都和动态规划、递归、搜索或并查集有关,但具体到P3182可能没有直接对应的内容。可能用户希望根据这些类似题目的解法,推断出P3182的解题思路。 接下来,我需要考虑P3182可能的题目内容。题目编号P3182可能来自洛谷或其他OJ平台,但具体题目需要确认。假设题目是关于数的跳跃,比如给定某种规则,数可以跳跃变换,求某种条件下的解。例如,数轴上的跳跃,或者数字各位变换等。 根据用户提供的引用中的解题方法,比如动态规划(过河卒)、深度优先搜索(奇怪的电梯)、并查集(白雪皑皑)、概率分析(空间跳跃),可能P3182需要用到这些方法中的一种或结合。 可能的思路:比如,每个数可以按某种规则跳跃到其他数,求从起点到终点的路径数或最短步数。或者类似于最短路问题,使用BFS或DFS。或者涉及状态转移的动态规划。 用户提供的引用4中提到了并查集用于区间跳跃,引用5提到概率和路径分析。这些可能对类似问题有助,但需要具体问题具体分析。 由于没有具体的题目描述,我需要假设可能的题目类型,并给出通用的解题策略。例如,假设题目是给定一个数,每次可以按某种规则变化,求达到目标的最少步数,这可能用BFS;或者求所有可能的路径数,可能用动态规划或DFS+记忆化。 另外,用户可能希望得到问题分析、算法选择、代码实现等方面的指导。需要结合类似题目的解法,比如引用3中的DFS,引用2中的动态规划,引用4中的并查集优化。 需要提醒用户,由于具体题目描述不明确,建议提供更多细节。但在无法获取的情况下,基于现有信息给出可能的解法框架,并生相关问题。</think>### P3182 跳跃的数 问题解析与解法思路 根据题目编号P3182及类似题目的解题模式,推测该问题可能涉及**数的跳跃规则与路径优化**,常见解法包括**动态规划、广度优先搜索(BFS)或并查集优化**。以下是基于假设的通用解题框架: --- #### **假设题目描述** 一个数 $x$ 在数轴上按特定规则跳跃(如每次可跳跃 $k$ 的倍数步,或根据数位特征跳跃),求从起点 $s$ 到终点 $t$ 的最短跳跃次数或可行路径总数。 --- #### **解题思路** 1. **问题分析** - 若要求最短跳跃次数,通常采用**BFS**,按层遍历所有可能状态。 - 若求路径总数,可使用**动态规划**记录到达每个状态的方式数。 - 若有大规模数据或重复状态,需结合**记忆化搜索**或**并查集跳跃优化**(如引用[4]的区间跳跃技巧)[^4]。 2. **算法选择与优化** - **BFS框架**: - 用队列存储当前数和步数,哈希表记录已访问状态。 - 时间复杂度:$O(n)$,若跳跃规则有限。 ```python from collections import deque def min_jumps(s, t, rules): visited = set() queue = deque([(s, 0)]) while queue: num, steps = queue.popleft() if num == t: return steps for rule in rules: next_num = apply_rule(num, rule) # 根据规则生下一个数 if next_num not in visited: visited.add(next_num) queue.append((next_num, steps + 1)) return -1 ``` - **动态规划**: - 定义 $dp[i]$ 为到达数 $i$ 的路径数,递推公式根据跳跃规则设计。 - 例如:若每次可跳跃 $a$ 或 $b$ 步,则 $dp[i] = dp[i-a] + dp[i-b]$。 3. **边界条件与特例** - 起点等于终点时直接返回0。 - 规则导致无法到达终点时返回-1或0。 --- #### **参考代码(假设规则为加减固定值)** ```python from collections import deque def min_jumps(s, t, k_values): if s == t: return 0 visited = set() queue = deque([(s, 0)]) visited.add(s) while queue: current, steps = queue.popleft() for k in k_values: next_nums = [current + k, current - k] for next_num in next_nums: if next_num == t: return steps + 1 if next_num not in visited: visited.add(next_num) queue.append((next_num, steps + 1)) return -1 ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值