CODEVS 1482 路线统计

本文介绍了解决CODEVS1482路线统计问题的方法,通过拆点和矩阵乘法技巧来求解从起点到终点经过特定时间的所有路径数量。适用于点数不多但时间跨度大的场景。

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

CODEVS 1482路线统计

【问题描述】

给出一个n个点有向图,求从s点到f点恰好经过时间t的路径总数。不能在某个点停留,可以重复的走各点。

 

【输入数据】

第一行包含一个整数n, 所有点是从0到n-1编号.

接下来n行,每行包含n个字符. 第i行第j个字符表示i到j需要的时间,字符只可能是’1’到’5’,或者是’.’表示i不能到达j, 保证主对角线都是’.’。

接下来一行3个整数s, f, t。

 

【输出数据】

输出总方案数mod502630的值。

 

【样例输入】route.in

3

.12

2.1

12.

0 2 5

 

【样例输出】route.out

8

 

【数据范围及提示】

对于20%的数据, 输入的字符不是’1’就是’.’;

对于100%的数据, 1 <= n <= 10; 1<= s,f <= n; 1 <= t <= 10^9

 

【解题报告】

第一眼,dfs,但看t的范围,显然超时。

再看,点很少(矩阵的n次幂耗时少),时间很多(走法复杂)

矩阵乘法的标志啊!!!

   

我们知道无边权图从s经k步到f怎么求:即01矩阵:

建立矩阵A  当且仅当存在一条边i->j ,A(i,j)=1。

令C=A*A,那么C(i,j)=ΣA(i,k)*A(k,j),实际上就等于从点i到点j恰好经过2条边的路径数(枚举k为中转点)

类似地,C*A的第i行第j列就表示从i到j经过3条边的路径数。

同理,如果要求经过k步的路径数,我们只需要二分求出A^k即可。

 

但图有边权,怎么办?

两个字:拆点!

将每个点之间的关系用矩阵存储,i能1步到j标记为1,不能到标记为0,注意题中边权为1-5,则可拆点,将每个点拆成边权个点,如图:


但这样还不够,我们要建(n*n*5)^2 = 500*500的矩阵,矩阵乘法t达到500 ^ 3 这显然太多了。

 

于是:我们遇到一个边i,j,权为c,把它拆成i –> i+n*1 -> i+n*2 ->… -> i+n*(c-1)-> j

如图:


于是就只有(n*5)^2=50*50的矩阵了。

 

拆完点,矩阵就变成了01矩阵

 

则这个矩中的A[i][j]就保存了1步能从i到j的方案数,要求t步,则直接将矩阵自乘t次即得答案。

 

下面是华丽丽の代码实践:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int mod=502630;
int f,t,s,n;
char c;
int ans;
int cnt;
struct node
{
    int f[60][60];
}E,x;
void clean()
{
	for(int i=0;i<=n;i++)
	{
		E.f[i][i]=1;
	}
}
node cheng(node a,node b)    //矩阵乘法
{
	node ne;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			ne.f[i][j]=0;
			for(int k=0;k<n;k++)
			{
				ne.f[i][j]=(ne.f[i][j]+((long long)a.f[i][k]*b.f[k][j])%mod)%mod;
			}
		}
	}
	return ne;
}
int answer()
{
	node ne=x;
	node ass=E;
	int b=t;
	while(b)      //矩阵求幂
	{
		if(b&1)
		{
			ass=cheng(ass,ne);
		}
		b/=2;
		ne=cheng(ne,ne);
	}
	return ass.f[s][f];
}
int main()
{
	freopen("route.in","r",stdin);
	freopen("route.out","w",stdout);
	scanf("%d\n",&n);
	cnt=n;
	for(int i=0;i<n;i++)
	{
		for(int j=0;j<n;j++)
		{
			scanf("%c",&c);
			if(c>='0'&&c<='9')
			{	
				cnt=c-'0';
				for(int k=1;k<cnt;k++)  //拆点
				{
					x.f[n*(k-1)+i][n*k+i]=1;
				}
				x.f[n*(cnt-1)+i][j]=1;
			}
		}
		scanf("\n");
	}
	n*=5;                       //最后n要乘5
	scanf("%d%d%d",&s,&f,&t);
	clean();                    //定义单位矩阵
	printf("%d",answer());
	return 0;
}


 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需分析深入分析学生交流互助平台的功能需、非功能需及用户体验要。3.1功能需分析详细阐述平台的各项功能需,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需进行分析。3.3用户体验要从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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