cf1238E. Keyboard Purchase [状压dp]

本文探讨了一个特定的算法问题,即如何通过状压动态规划找到一种字母排列方式,使得给定字符串中所有相邻字母的距离和达到最小。文章详细介绍了状压DP的应用过程,包括记录字母相邻次数、状态转移和贡献分解等关键步骤。

传送门
题意:给一个只含有前m(m<=20)个小写字母的字符串S,求一个只含有前m种字母的字母表的排列,使S种所有相邻字母在字母表中的距离和最小

题解:看到m范围就应该想到状压dp,通过记录每两种字母的相邻次数,在转移的时候只需要每次用已经在集合中的元素对没有在集合的元素的次数进行更新即可(之所以可以用次数更新而不需要用距离更新是因为状压过程就是一个填数过程,填的字母表中的距离为k的元素自然被更新了k次),具体实现看代码(需要领会状压dp的过程和这种把贡献分解出,每次计算分贡献的思想)

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;
typedef long long ll;
#define debug(x) cout<<#x<<" is "<<x<<endl

const ll inf=1e18;

ll dp[(1<<21)],w[25][25],s[(1<<21)];
char ch[(1<<21)];

int main(){
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    scanf("%s",ch);
    for(int i=0;i<n-1;i++){
        w[ch[i]-'a'][ch[i+1]-'a']++;
    }
    for(int i=1;i<(1<<m);i++){
        dp[i]=inf;
        for(int j=0;j<m;j++){
            if(i&(1<<j)){
                int ww=i^(1<<j);
                dp[i]=min(dp[i],s[ww]+dp[ww]);
            }
        }
        s[i]=0;
        for(int j=0;j<m;j++){
            if(i&(1<<j)){
                for(int k=0;k<m;k++){
                    if(!(i&(1<<k))){
                        s[i]+=w[j][k]+w[k][j];
                    }
                }
            }
        }
    }
    printf("%lld\n",dp[(1<<m)-1]);
    return 0;
}

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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