【计数dp】CF559C

题意不多赘述。

思路

发现直接组合数算不了,考虑dp。

开始考虑设计状态,发现如果设 fif_ifi 表示到第 iii 个黑色块的方案数,就会有重复,于是考虑换一种状态。

考虑设 fif_ifi 表示第一次到第 iii 个黑色方块的方案数。于是考虑按坐标排序黑色方块。

同时易得方程。

fi=Cxi+yi−2xi−1−∑j∋Sfj×Cxi−xj+yi−yjxi−xjf_i=C_{xi+yi-2}^{x_i-1}-\sum_{j\ni S}^{}f_j\times C_{xi-xj+yi-yj}^{xi-xj}fi=Cxi+yi2xi1jSfj×Cxixj+yiyjxixj

同时再把终点也标记为一个黑色方块。

这样答案就变成了 fn+1f_{n + 1}fn+1

<think>好的,我现在需要帮助用户了解计数动态规划的概念,并提供相关的教程和示例。首先,我得先回忆一下计数动态规划的基本定义和特点。根据用户提供的引用,特别是引用[1]和引用[4],动态规划通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构的问题,而计数动态规划则是用来计算满足特定条件的方案数目,而不是求最优解。 接下来,我需要确定用户的需求层次。他们可能刚接触动态规划,需要从基础概念入手,然后通过示例来理解应用。因此,回答的结构应该先介绍概念,再讲解步骤,最后给出具体例子,比如引用[4]中提到的背包问题,但需要调整为计数类型的问题。 然后,我需要确保示例的正确性。比如,爬楼梯问题是一个经典的计数动态规划例子,可以用来展示如何计算到达第n阶楼梯的方法数。另一个例子可能是路径计数问题,这在网格中从起点到终点的路径数目计算,也是常见的计数问题。需要详细说明状态定义、转移方程和初始条件。 另外,用户提到要生成相关问题,我需要根据内容提出几个相关问题,比如与其他类型动态规划的区别、优化方法、应用场景等。这些问题应该能够帮助用户进一步深入学习。 同时,要注意引用格式,用户要求引用的标识自然添加在段落末尾。例如,在解释动态规划定义时引用[^1],在讨论背包问题时引用[^4]。但需要检查提供的引用内容是否与计数动态规划直接相关,可能需要调整引用标记的位置,确保准确性。 最后,要确保使用正确的中文表达,避免术语错误,并按照用户的要求使用LaTeX格式行内公式和独立公式。例如,状态转移方程需要用$$...$$格式单独成段,变量用$...$格式。 总结步骤: 1. 定义计数动态规划,引用相关文献。 2. 说明适用场景和核心要素。 3. 分步骤讲解解决步骤。 4. 提供两个示例,详细分析。 5. 生成相关问题,帮助用户拓展思考。 6. 确保引用正确,格式符合要求。</think>### 计数动态规划详解 #### 一、基本概念 **计数动态规划**是动态规划的一个分支,其核心目标是计算满足特定约束条件的方案数量,而非寻找最优解[^1]。这类问题通常具有以下特征: - **重叠子问题**:不同路径/决策会重复计算相同状态 - **无后效性**:当前状态仅与历史状态有关,与未来无关 - **计数目标**:最终结果为满足条件的路径/方案总数 #### 二、算法核心要素 1. **状态定义**:用$dp[i]$表示第$i$个状态对应的方案数 2. **状态转移方程**:建立$dp[i]$与子状态的关系式 3. **边界条件**:确定最小子问题的初始值 4. **遍历顺序**:保证计算当前状态时所需子状态已计算完成 #### 三、解决步骤 1. 分析问题是否满足动态规划特征 2. 定义状态表示和状态维度 3. 推导状态转移关系(重点关注方案数的叠加方式) 4. 初始化基础状态 5. 按正确顺序进行状态转移 6. 返回目标状态的计数结果 #### 四、经典示例 ##### 示例1:爬楼梯问题 **问题描述**:每次可爬1或2阶台阶,求到达第$n$阶的不同方法数 **状态定义**: $$dp[i] = \text{到达第i阶的方法总数}$$ **状态转移**: $$dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]$$ **边界条件**: $$dp[0] = 1,\ dp[1] = 1$$ ```python def climb_stairs(n): if n <= 1: return 1 dp = [0]*(n+1) dp[0], dp[1] = 1, 1 for i in range(2, n+1): dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] return dp[n] ``` ##### 示例2:网格路径计数 **问题描述**:在$m \times n$网格中,从左上角到右下角的唯一路径数(只能向右/向下移动) **状态定义**: $$dp[i][j] = \text{到达坐标(i,j)的路径数}$$ **状态转移**: $$dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1]$$ **边界条件**: $$dp[0][j] = 1\ (0 \le j < n),\ dp[i][0] = 1\ (0 \le i < m)$$ ```python def unique_paths(m, n): dp = [[1]*n for _ in range(m)] for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[-1][-1] ``` #### 五、进阶应用场景 1. 组合数计算(如$C(n,k)$) 2. 括号生成方案计数 3. 背包问题变种(如恰好装满背包的方案数) 4. 图论中的路径计数(特殊限制条件下的路径枚举) §§ 相关问题 §§ 1. 如何区分计数动态规划与最优化动态规划? 2. 计数动态规划如何避免重复计算? 3. 哪些数学原理支撑着状态转移方程的建立? 4. 如何将组合数学问题转化为动态规划模型? 5. 计数动态规划在路径问题中有哪些典型应用?[^2]
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