AcWing 1084. 数字游戏 II(数位dp)

本文介绍了如何解决一类特定的模数问题,即找出在给定整数区间[a,b]内,各位数字之和模N为0的数的个数。通过建立数位动态规划(DP)模型,分析了两种状态转移情况,并详细阐述了状态转移方程的推导过程。同时,给出了完整的C++代码实现,展示了如何预处理和计算状态数组以求解问题。

在这里插入图片描述
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题意:

定义一种取模数,这种数字必须满足 各位数字之和 mod N0

指定一个整数闭区间 [a, b],问这个 区间内有多少个取模数

思路:

一般来说,数位Dp这类题目难点在于 如何预处理左分支方案数

对于本题,假设我们当前枚举到的第 i 位,且第 i 位上的数字是 x,那么对于答案中的第 i 位数字 j 来说,可以填两类数:

  • 1.0 ~ x - 1
    j 表示i 位数字(最高位),用 last 表示当前数严格前面数位上的数字之和,用sum表示i + 1 位(包括第 i 位)数字之和
    sumlast关系式(last + sum) % N == 0保证各个数位总和模 N0),
    将上式稍作变形,即得 sum % N 的结果 等价于 (- last) % N,答案 res 累加res += f[i + 1][j][((- last) % N)]

  • 2.x
    如果 jxlast += x,之后 枚举下一位

接下来讨论 如何预处理 f 数组

f[i][j][k] 状态表示:

f[i][j][k] 表示 一共有 i 位,且最高位数字是 j,且所有位数字和模 N 结果为 k 的数的个数

状态转移: 因为 i 位是 j,且 所有数字之和模 Nk,所以我们考虑 i - 1,假设 i - 1 位数字是 x,由于 j 已经固定,
那么 剩下的 i - 1 位数字之和模 N 的结果 即为:(k - j) % N

推出 状态转移方程
在这里插入图片描述mod 函数能起到防止模结果为负的情况,代码中有具体体现)

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int N = 15, M = 110;
int mod;
int n;
int f[N][N][M];//f[i][j][k] 代表共 i 位,最高位 i 为 j,各数位总和取余为 k 的数的方案数
typedef vector<int> vi;
#define pb push_back
#define pp pop_back

void init()
{
        memset(f, 0, sizeof f);
        for(int i=0; i<=9; ++i)
        {
            int t = i % mod;
            f[1][i][t] = 1;
        }
        for(int i=2; i<N; ++i)
        {
                for(int j=0; j<=9; ++j)
                {
                        for(int k=0; k<=9; ++k)
                        {
                                for(int m=0; m<mod; ++m)
                                {
                                        f[i][j][m] += f[i-1][k][((m-j)%mod+mod)%mod];
                                }
                        }
                }
        }
}

int dp(int n)
{
        if(!n) return 1;//注意 当 n 得 0 的时候也是一个合法的方案,0 模 任何数 都得 0,为 1 种方案
        vi num; while(n) num.pb(n%10), n /= 10;
        int res = 0, last = 0;
        for(int i=num.size()-1; i>=0; --i)
        {
                int x = num[i];
                for(int j=0; j<x; ++j)//左分支
                {
                        res += f[i+1][j][((-last)%mod+mod)%mod];
                }

                last += x;//累加当前数,此为右分支
                if(!i && !(last%mod)) ++res;//添加最后的答案
        }

        return res;
}

int main()
{
        int l, r;
        while(cin>>l>>r>>mod)
        {
                init();
                cout<<dp(r) - dp(l-1)<<'\n';
        }

        return 0;
}


### 数位DP数字游戏中的应用 数位动态规划数位DP)作为一种特定形式的动态规划,在处理涉及数字各个数位上的特性时非常有效。这类问题通常出现在算法竞赛中,尤其是在蓝桥杯等赛事里频繁现身[^1]。 #### 定义状态 对于大多数基于数位游戏或挑战来说,定义合适的状态至关重要。一般而言,会采用一个三维数组`dp[pos][state][limit]`来表示当前位置、当前状态下是否存在某种属性以及是否受到前导零的影响等问题下的最优解。其中: - `pos`: 当前正在处理的数位位置; - `state`: 可能代表多种含义,比如奇偶性计数器或其他与题目条件紧密关联的信息; - `limit`: 表明前面所有的数位都紧贴给定范围的最大值边界;如果为真,则意味着本层的选择也受限于该最大值对应的这一位是什么。 ```cpp int dp[20][100]; // 假设最多有20位十进制整数, state的具体意义取决于具体问题 bool limit; ``` #### 状态转移方程 当明确了上述三个维度之后,就可以通过递归来实现自顶向下的求解过程,并借助记忆化技术加速运算效率。每次迭代过程中,尝试填充每一位可能取到的所有合法数值,并更新相应的子问题答案直到遍历完整个字符串为止。此时需要注意的是要根据实际情况调整`state`参数传递逻辑以适应不同场景需求。 例如在一个简单的例子中,假设目标是从区间\[L,R\]内找出满足某些特殊性质(如不含连续相同字符)的正整数数量。那么可以这样构建状态转移关系: ```cpp // 记忆化搜索函数模板 long long dfs(int pos, int pre, bool same, bool leadZero, bool isLimit) { if (pos == length_of_number) return !leadZero; // 边界情况判断 if (!isLimit && ~dp[pos][pre]) return dp[pos][pre]; long long res = 0; int up = isLimit ? digits[pos] : 9; // 如果受限制则最高只能选到digit[pos], 否则可自由选择至9 for (int i = 0; i <= up; ++i) { // 枚举当前位放置什么数字 if ((same && i == pre)) continue; // 跳过违反规则的情况 res += dfs(pos + 1, i, i==pre&&(!leadZero), leadZero&&(i==0), isLimit && i == up); } if (!isLimit) dp[pos][pre] = res; return res; } ``` 此段伪代码展示了如何利用数位DP框架去解答一类具有约束性的组合计数类问题。当然,实际编码还需依据具体的业务背景做适当修改和完善[^3]。
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