HDU 1223 Order Count dp java

递推方程解决数连接问题
本文讨论了使用递推方程解决连接n个数的多种方法的问题,包括小于号和等于号的使用,提供了详细的算法实现和解析。
题意:用=和<连接n个数,有多少种方法?
思路:递推方程:F[i][j] = F[i-1][j-1] * j + F[i-1][j] * j;

i个符号分成j个不相同的块。 a < b 为两个不相同的块,a = b 为一个不相同的块。
F[i-1][j-1] 是插入小于号 F[i-1][j]是插入等于号

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1223

import java.io.*;
import java.math.*;
import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String argv[]) {
        Scanner cin = new Scanner(System.in);
        BigInteger [][] F = new BigInteger[55][55];
        BigInteger TMP;
        for(int i = 1 ; i <= 50 ; i++) {
            for(int j = 1 ; j <= 50 ; j++) {
                F[i][j] = BigInteger.ZERO;
            }
        }
        for(int i = 1 ; i <= 50 ; i++) {
            F[i][1] = BigInteger.valueOf(1);
        }
        for(int i = 2 ; i <= 50 ; i++) {
            for(int j = 2 ; j <= i ; j++) {
                TMP = BigInteger.valueOf(j);
                F[i][j] = F[i-1][j-1].add(F[i-1][j]).multiply(TMP);
            }
        }
        for(int i = 1 ; i <= 50 ; i++) {
            for(int j = 2 ; j <= i ; j++) {
                F[i][1] = F[i][1].add(F[i][j]);
            }
        }
        int T;
        int n;
        for(T = cin.nextInt() ; T > 0 ; T --) {
            n = cin.nextInt();
            System.out.println(F[n][1]);
        }
    }
}
状压DP超详细教程:从入门到精通 状压DP(状态压缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理状态可以用二进制表示的问题。下面我将用最详细、最系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、状压DP的本质 1.1 什么是状态压缩? 状态压缩的核心思想是:用二进制位来表示某种状态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关状态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要压缩状态? 传统DP在表示某些状态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问题:要记录哪些格子被占用 任务分配问题:要记录哪些任务已被分配 路径问题:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制压缩,一个整数就能表示复杂的状态。 二、状压DP的三大组成部分 2.1 状态表示 用一个整数的二进制形式表示状态: 每一位代表一个元素的状态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择状态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 状态转移 定义如何从一个状态转移到另一个状态,通常包括: 检查当前状态的某些位 根据条件修改某些位 生成新状态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是压缩后的状态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 最低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、状压DP的优化技巧 6.1 预处理合法状态 很多问题中,大部分状态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当状态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前和上一个状态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前状态 // 状态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问题与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:状态数是2ⁿ,不是n 初始状态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选状态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间状态:将二进制状态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单状压问题(如LeetCode 464、526题) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维状压(如需要同时压缩多个状态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习题目推荐 入门题: LeetCode 78. Subsets(理解状态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单状压DP) 中等题: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典题: POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制状压) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握状压DP的关键在于: 彻底理解二进制状态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握状压DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问题继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
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