【BZOJ5248】一双木棋(多省联考2018)-状压DP/轮廓线DP

本文介绍如何使用状压动态规划解决一个双人博弈问题。通过将棋盘状态编码为二进制数,利用记忆化搜索进行状态转移,最终求得最优解。文章包含完整的代码实现及解析。

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

测试地址:一双木棋
做法:本题需要用到状压DP/轮廓线DP。
注意到决策仅仅和当前的局面(即轮廓线)有关,而和之前的具体决策无关,因此我们令 f(state) f ( s t a t e ) 为轮廓线状态为 state s t a t e 时,当前要下的棋手能获得的和对手的最大分数差是多少。
观察到无论何时,轮廓线的形态从下到上看,都是要么向上走,要么向右走,也就是一种单调的形态。因此我们获得了一种表示轮廓线状态的方式:从下往上看,向上走就在该位填 0 0 ,向右走就在该位填1。因为只会走 n+m n + m 次,所以状态最多有 2n+m 2 n + m 个,可以接受。
那么状态转移方程就很显然了,对于所有可能转移到的状态 next n e x t ,设要转移到这一个状态需要下棋的位置为 (x,y) ( x , y ) ,有:
f(state)=max(val(x,y)f(next)) f ( s t a t e ) = max ( v a l ( x , y ) − f ( n e x t ) )
其中 val(x,y) v a l ( x , y ) 为当前棋手在 (x,y) ( x , y ) 下棋能获得的分数,显然 state=(0...01...1)2 s t a t e = ( 0...01...1 ) 2 f(state) f ( s t a t e ) 为答案。这样我们就可以通过记忆化搜索来完成这一题,时间复杂度为 O(2n+m) O ( 2 n + m )
以下是本人代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const ll inf=(ll)1000000000*(ll)1000000000;
int n,m;
ll a[11][11],b[11][11],f[2000010]={0};
bool vis[2000010]={0};

ll dp(int st,bool type)
{
    if (vis[st]) return f[st];
    vis[st]=1;
    int x=n+1,y=1,last=-1,i=0,now=st;
    f[st]=-inf;
    while(now)
    {
        if (now&1)
        {
            if (last==0)
                f[st]=max(f[st],(type?a[x][y]:b[x][y])-dp(st-(1<<i)+(1<<(i-1)),!type));
            y++;
            last=1;
        }
        else x--,last=0;
        i++;now>>=1;
    }
    if (f[st]==-inf) f[st]=0;
    return f[st];
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)
            scanf("%lld",&a[i][j]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=m;j++)
            scanf("%lld",&b[i][j]);

    int start=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)
        start+=(1<<(n+i-1));
    dp(start,1);
    printf("%lld",f[start]);

    return 0;
}
题目描述 有一个 $n$ 个点的盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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