HDU1693 Eat the Trees 【插头DP】*

本文探讨了一个关于游戏DotA中英雄Pudge如何有效率地吃掉地图上的树木的问题。通过动态规划的方法,利用异或运算优化计算过程,解决了在特定地图布局下吃树的不同路径数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem Description

Most of us know that in the game called DotA(Defense of the Ancient), Pudge is a strong hero in the first period of the game. When the game goes to end however, Pudge is not a strong hero any more.
So Pudge’s teammates give him a new assignment—Eat the Trees!

The trees are in a rectangle N * M cells in size and each of the cells either has exactly one tree or has nothing at all. And what Pudge needs to do is to eat all trees that are in the cells.
There are several rules Pudge must follow:
I. Pudge must eat the trees by choosing a circuit and he then will eat all trees that are in the chosen circuit.
II. The cell that does not contain a tree is unreachable, e.g. each of the cells that is through the circuit which Pudge chooses must contain a tree and when the circuit is chosen, the trees which are in the cells on the circuit will disappear.
III. Pudge may choose one or more circuits to eat the trees.

Now Pudge has a question, how many ways are there to eat the trees?
At the picture below three samples are given for N = 6 and M = 3(gray square means no trees in the cell, and the bold black line means the chosen circuit(s))

这里写图片描述

Input

The input consists of several test cases. The first line of the input is the number of the cases. There are no more than 10 cases.
For each case, the first line contains the integer numbers N and M, 1<=N, M<=11. Each of the next N lines contains M numbers (either 0 or 1) separated by a space. Number 0 means a cell which has no trees and number 1 means a cell that has exactly one tree.

Output

For each case, you should print the desired number of ways in one line. It is guaranteed, that it does not exceed 263 – 1. Use the format in the sample.

Sample Input

2
6 3
1 1 1
1 0 1
1 1 1
1 1 1
1 0 1
1 1 1
2 4
1 1 1 1
1 1 1 1

Sample Output

Case 1: There are 3 ways to eat the trees.
Case 2: There are 2 ways to eat the trees.


插头DP
可以利用异或取反的性质优化计算过程
然后写下来其实很短

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define N 13
#define MAX (1<<13)
#define LL long long
int n,m;
int mp[N][N];
LL dp[N][N][MAX];
int main(){
    int T;scanf("%d",&T);
    for(int cas=1;cas<=T;cas++){
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=m;j++)
                scanf("%d",&mp[i][j]);
        int up=(1<<m+1)-1;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0][m][0]=1;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            for(int k=0;(k<<1)<=up;k++)dp[i][0][k<<1]=dp[i-1][m][k];
            for(int j=1;j<=m;j++){
                for(int k=0;k<=up;k++){//枚举上一个状态
                    int p=(k>>j-1)&1,q=(k>>j)&1;
                    if(!mp[i][j]){if(p+q==0)dp[i][j][k]+=dp[i][j-1][k];}
                    else{
                        if(p^q)dp[i][j][k]+=dp[i][j-1][k];
                        dp[i][j][k^((1<<j-1)|(1<<j))]+=dp[i][j-1][k];
                    }
                }
            }
        }
        printf("Case %d: There are %lld ways to eat the trees.\n",cas,dp[n][m][0]);
    }
    return 0;
}
<think>好的,用户让我介绍一下插头DP,也就是插头动态规划。我需要先理清楚这个算法的基本概念和应用场景,然后逐步拆解它的原理和实现步骤。 首先,插头DP主要用于解决棋盘类或者网格图中的路径、回路计数问题,比如哈密顿回路、某些覆盖问题。用户可能是在做算法题或者学习动态规划时遇到了这个问题,需要了解其核心思想和实现方法。 接下来,我需要回忆插头DP的核心概念。记得插头DP处理的是轮廓线上的状态,通常用状态压缩的方式表示每个插头的连接情况。这里的“插头”可能指的是路径在轮廓线上的进出情况,每个插头状态会影响后续的转移。 然后,需要解释状态表示。比如,在网格中逐格DP时,轮廓线是当前处理位置的分界线,记录每个插头的连通性。可能需要用到括号表示法,比如用括号匹配来表示连通块,避免环路生成。这里可能需要提到最小表示法或者括号序列的编码方式,如何将连通状态压缩为一个整数。 接着是状态转移。对于每个格子,根据当前插头状态和格子的类型(比如是否障碍),决定如何转移。比如,空白的格子可能需要延伸路径,形成新的插头,或者合并两个插头。这里需要注意避免生成无效的状态,比如环路提前闭合的情况。 然后,具体例子可能会有帮助。比如,如何用插头DP计算一个棋盘上的哈密顿回路数目。以HDU1693为例,说明每个格子的处理步骤,以及状态转移的不同情况。比如,当格子有障碍时如何处理,没有障碍时如何考虑插头的走向。 还要提到实现中的难点,比如状态压缩的方法,如何高效地表示和存储状态,使用哈希表或者字典来优化状态转移。另外,边界条件的处理,比如换行时轮廓线的变化,以及初始化和结果的提取。 用户可能的疑问点包括:为什么需要括号表示法?如何避免重复计数?如何处理多个连通分量?这时候需要解释,括号序列保证了路径的合法性,比如不会交叉,每个插头正确匹配,从而保证最终形成一个单一的闭合回路。 可能还需要比较插头DP和其他动态规划方法的区别,强调插头DP在处理连通性方面的优势,尤其是需要记录连通状态的问题。 最后,确保语言通俗易懂,避免过多数学公式,但根据用户提供的系统级指令,数学表达式需要用$...$或$$...$$格式。所以,在适当的地方插入LaTeX公式,比如状态表示的编码,转移方程的示例等。 现在需要组织这些内容,分步骤讲解,结构清晰。可能先定义问题,再讲轮廓线概念,状态表示,转移方程,例子说明,实现技巧,最后应用场景和总结。 检查是否有遗漏的点,比如复杂度分析,或者常见的优化手段,比如滚动数组,或者哈希表优化状态存储。这些对实际实现很重要,用户可能需要了解如何高效地编写插头DP的代码。 总结下来,回答的结构应该是: 1. 插头DP的概述和应用场景 2. 核心概念:轮廓线、插头、状态表示(括号序列编码) 3. 状态转移的具体情况和处理方式 4. 实例说明(如HDU1693) 5. 实现中的注意事项和优化方法 6. 总结优缺点和应用范围 需要确保每个部分逻辑连贯,逐步深入,帮助用户从概念到实现全面理解插头DP。</think>插头动态规划(Plug Dynamic Programming,简称插头DP)是一种用于解决**网格图路径/回路计数****连通性状态压缩**问题的动态规划方法,尤其擅长处理棋盘类问题(如哈密顿回路计数、骨牌覆盖等)。以下是逐步讲解: --- ### 一、问题场景 典型问题:在$N \times M$网格中,某些格子有障碍,求**覆盖所有非障碍格子的回路数量**,或**满足特定连通条件的路径数目**。 --- ### 二、核心思想 1. **轮廓线(Contour Line)** 逐格处理网格,维护一条“轮廓线”(当前处理位置的分界线)。轮廓线上每个边缘可能有路径的“插头”(路径的进出端点)。 2. **状态表示****括号序列**(Bracket Sequence)表示插头间的连通性,确保路径不交叉: - **左括号**`(`:路径起点 - **右括号**`)`:路径终点 - 匹配的括号对表示同一连通分量 3. **状态压缩** 将轮廓线上每个插头的状态(无插头、左括号、右括号)编码为整数。例如,对$m$列的轮廓线,状态需要$3^m$种可能,实际通过哈希表优化存储。 --- ### 三、状态转移 以$dp[i][j][S]$表示处理到格子$(i,j)$时轮廓线状态为$S$的方案数。转移时根据当前格子类型和相邻插头状态更新: #### 情况1:当前格子为障碍 - 要求轮廓线上对应位置**插头**,否则状态非法。 #### 情况2:当前格子可通行 - **插头进入**:可创建新路径(添加左右括号对)。 - **插头进入**:合并路径或延伸路径,调整括号匹配。 --- ### 四、实例分析(HDU1693Eat the Trees**问题**:在$N \times M$网格中,求用若干回路覆盖所有非障碍格子的方案数。 #### 状态转移示例: 1. **插头进入当前格子** - 必须在此格子创建新路径,形成两个新插头(左右括号)。 2. **有上下/左右插头** - 合并两个插头,更新括号匹配状态。 ```plaintext 示例网格: 格A(左插头) → 格B(无插头) → 转移后,格B新增右插头,形成闭合路径。 ``` --- ### 五、实现技巧 1. **滚动数组优化** 仅保留当前行和下一行的状态,节省空间。 2. **哈希表存储状态** 用`unordered_map`或`HashMap`存储有效状态,避免无效枚举。 3. **位运算加速** 用位操作压缩括号序列,例如用2位表示一个插头类型(00-无,01-左括号,10-右括号)。 --- ### 六、复杂度分析 - 时间复杂度:$O(NM \cdot 3^M)$(实际通过剪枝远小于理论值) - 空间复杂度:$O(M \cdot 3^M)$ --- ### 七、应用扩展 1. 哈密顿回路计数 2. 骨牌覆盖(多米诺/三格板) 3. 连通区域划分问题 --- ### 八、总结 插头DP通过**轮廓线模型****括号序列编码**,将复杂的连通性条件转化为动态规划状态转移,是解决棋盘类连通问题的利器。其难点在于状态设计和转移逻辑的精细处理,需要较强的编码能力和对连通性的深刻理解。
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