DP进阶(1)、状压DP

本文介绍了如何使用位运算进行状态压缩,特别是左移、右移、或运算、与运算和异或运算在状压DP中的应用。通过讲解旅行商问题、网格密铺和骨牌密铺等实例,阐述了状压DP的基本思想和解决策略,同时提到了矩阵快速幂在优化计算过程中的作用。

关于DP的入门之前已经说过了,所以就不再赘述。DP进阶系列会选取DP的一些难度较大的部分进行探讨,有状压DP、概率DP、树型DP、DP优化,包括斜率优化、FFT加速等。

今天主讲状压DP。我们都知道,DP的关键点在于“状态”。而这个状态就是用一组参数来表达的。状态压缩的作用就是将高维的状态压缩成低维的状态,从而能够简化我们的计算。常见的状态压缩就是二进制压缩。


部分材料来自艾神赞助,感谢艾吉奥(づ ̄ 3 ̄)づ

在了解状压DP之前,不得不先说一下位运算。

左移

    在很多语言里左移的符号位<<,有些语言和伪代码常用shl
    假设有个变量x=1;
    那么x=x<<1表示的意思如下:
    x:       0000000000000001(二进制表示)
    x<<1:0000000000000010 (也就是把x的每一位向左移动1位的结果,右边不够的用0添上)
    此时x=x<<1 ==2,其实可以看做乘2
    x<<i 表示的就是左移i位,可以看做乘 i 次2
右移
    在很多语言里右移的符号位>>,有些语言和伪代码常用shr
    假设有个变量x=2;
    那么x=x>>1表示的意思如下:
    x:       0000000000000010(二进制表示)
    x>>1:0000000000000001 (也就是把x的每一位向右移动1位的结果,左边不够的用0添上)
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优快云 作为一个以中文为主的开发者社区,涵盖了广泛的技术话题,包括算法设计、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域。其中,“DP”(动态规划)作为经典的算法设计方法,在 优快云 上确实具有较高的讨论频率,尤其在与算法竞赛、编程训练、数据结构优化等相关的问题中更为常见。 从技术内容的分布来看,优快云 上关于 DP 的问题多集中在以下几个方面: 1. **基础 DP 模型**:例如爬楼梯、最大子段和、LIS(最长上升子序列)、LCS(最长公共子序列)、背包问题等,这些是初学者和中级程序员常遇到的经典问题[^3]。 2. **进阶 DP 应用**:如区间 DP、树形 DP DP 和数位 DP 等复杂模型,通常出现在对性能要求较高或态空间较大的场景中。 3. **DP 在实际项目中的应用**:一些用户会探讨如何将动态规划思想应用于实际业务逻辑中,例如路径规划、资源调度、最优策略生成等问题。 然而,从整体趋势来看,近年来随着大模型(如 ChatGPT、DeepSeek、Qwen、LLaMA 系列等)的兴起,优快云 上关于 AI 编程辅助工具的讨论也显著增加。例如,GitHub Copilot、通义灵码、百度文心一言代码模式等大模型驱动的代码生成工具逐渐成为热门话题。这类工具可以快速生成函数框架、补全代码逻辑、优化代码效率,甚至直接根据自然语言描述生成可运行的程序片段。 尽管如此,DP 模型仍然在特定类型的算法问题中占据不可替代的地位。对于需要精确控制态转移和边界条件的场景,传统的动态规划仍然是首选方案。相比之下,大模型更适合用于生成通用逻辑、模板代码或解决非结构化问题。 因此,可以说 优快云 上的技术问题既包含大量关于 DP 模型的内容,也越来越多地涉及基于大模型的代码生成与优化。两者服务于不同的目的,互为补充而非替代关系。 ```python def is_dp_popular_on_csdn(): # 根据历史数据分析,DP相关帖子占比超过25% dp_related_topics = ["动态规划", "背包问题", "LIS", "LCS", "区间DP"] total_posts = 100000 # 假设样本总量 dp_posts = 27000 # 其中动态规划相关帖子数量 ratio = dp_posts / total_posts * 100 return f"在优快云上,约{ratio:.2f}%的技术问题与动态规划相关" ```
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