LA 3516 Exploring Pyramids 多叉树遍历

本文介绍了一种使用区间动态规划方法解决多叉树遍历序列计数问题的算法实现。针对给定的遍历序列,通过计算不同长度的子序列对应的多叉树数量,最终得出满足条件的多叉树总数。

题意:给出一棵多叉树,每个结点的孩子都有左右的顺序之分。定义该多叉树的遍历方式为根→从左往右遍历孩子→根。给出遍历的序列,求有多少种多叉树满足该遍历序列。







区间DP。设dp[i][j]为序列中i~j位置的子区间所对应的多叉树的个数。边界值为dp[i][i] = 1。然后对于一个子区间,若长度为偶数或者头尾字符不同,则该序列无法满足一颗多叉树。否则,该区间对应的多叉树的根节点一定是该区间的第一个字符,然后枚举该区间内所有与头尾字符相同的字符,作为第一次回到根结点的字符,假设位置为k,那么之前遍历的方案数为dp[i + 1][k - 1],之后遍历的方案数为dp[k][j],相乘即得到当前遍历的方案数,枚举所有这样的k后相加即是该区间的方案数。






#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<iomanip>
#include<string>
using namespace std;

const int MAX = 303;
const int MOD = 1e9;
char s[MAX];
long long dp[MAX][MAX];

void solve()
{
    int len = strlen(s);
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    for(int l = 1; l <= len; l += 2) //长度为偶数的序列不能作为遍历序列
    {
        for(int i = 0, j = i + l - 1; j < len; i++, j++)
        {
            if(l == 1)
                dp[i][j] = 1;
            else
            {
                if(s[i] != s[j]) //头尾字符不同方案为0
                    dp[i][j] = 0;
                else
                {
                    for(int k = i + 2; k <= j; k++)
                    {
                        if(s[i] == s[k])
                            dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i + 1][k - 1]*dp[k][j])%MOD;
                    }
                }
            }
        }
    }
    printf("%lld\n", dp[0][len - 1]);
}

int main()
{
    while(scanf("%s", s) != EOF)
        solve();
    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、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。
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