奇奇怪怪的魔法阵 状压dp

这篇博客主要介绍了一种使用并查集求解独立子集合的方法。通过将集合映射为二进制数,并根据二进制位进行操作,计算出不重复的独立子集合。算法涉及到位运算和动态规划,最终计算出所有集合的组合并输出答案。

传送门

在这里插入图片描述

思路

对每个T集合,求独立子集合
把一个集合对应成二进制数按以下方式划分,

  1. 没有最低位 : 只有高位,直接加上高位表达的集合
  2. 有最低位
    ①只有最低位这个位:加上这个低位表达的集合
    ②除了最低位还有其它高位:加上与低位无边的高位集合
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N = 26;
const ll mod = 1e9 + 7;
int dp[1 << N ];// T集合i
int mk[1 << N];
int e[N];

int main(){
    int n,m;    cin >> n >> m;
   for(int i = 0; i < n; ++i) mk[1 << i] = i; 
    for(int i = 1; i <= m; ++i){
        int x,y;    cin >> x >> y;
        e[x] |= (1 << y);
        e[y] |= (1 << x);
       
    }
        
    ll ans = 0;
    
    for (int i = 1; i < (1 << n); ++i){//不重复的求出所有独立集
      
        int id = mk[i&(-i)];
        if(1 << id == i)    dp[i] = 1;// 如果只有一位就是 1 
        else 
            dp[i] = 1LL *(dp[i ^ (1 << id)] + dp[1 << id] + dp[i^(1 << id)^(i&e[id])])%mod;// 无低位 + 只有低位 + 与低位无边的高位集合
        
    }
    
    
    for(int i = (1 << n) - 1; i >= 0; --i) ans = (1LL*233 * ans + 1LL*dp[i] + 1) % mod; // 注意给每个集合加上空集
    cout << ans ;
    return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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