[DP]小a和uim之大逃离

题目描述
瞬间,地面上出现了一个n*m的巨幅矩阵,矩阵的每个格子上有一坨0~k不等量的魔液。怪物各给了小a和uim一个魔瓶,说道,你们可以从矩阵的任一个格子开始,每次向右或向下走一步,从任一个格子结束。开始时小a用魔瓶吸收地面上的魔液,下一步由uim吸收,如此交替下去,并且要求最后一步必须由uim吸收。魔瓶只有k的容量,也就是说,如果装了k+1那么魔瓶会被清空成零,如果装了k+2就只剩下1,依次类推。怪物还说道,最后谁的魔瓶装的魔液多,谁就能活下来。小a和uim感情深厚,情同手足,怎能忍心让小伙伴离自己而去呢?沉默片刻,小a灵机一动,如果他俩的魔瓶中魔液一样多,不就都能活下来了吗?小a和他的小伙伴都笑呆了!
现在他想知道他们都能活下来有多少种方法。

输入输出格式
输入格式:
第一行,三个空格隔开的整数n,m,k
接下来n行,m列,表示矩阵每一个的魔液量。同一行的数字用空格隔开。

输出格式:
一个整数,表示方法数。由于可能很大,输出对1 000 000 007取余后的结果。

输入输出样例
输入样例
2 2 3
1 1
1 1
输出样例
4

【样例解释】
样例解释:四种方案是:(1,1)->(1,2),(1,1)->(2,1),(1,2)->(2,2),(2,1)->(2,2)。

【数据范围】
对于20%的数据,n,m<=10,k<=2
对于50%的数据,n,m<=100,k<=5
对于100%的数据,n,m<=800,1<=k<=15

分析
最初思路:设fi,j,k表示在i,j的格子中,小A-uim的魔液差值为k时的方案
但是,这个DP有问题,因为你不能确定这个格子究竟是小A拿还是uim拿
所以我看了题解认真思考后,决定加入第四维:l,l只有两个值:0,1,0代表小A选该格,1代表uim选该格
所以,我们可以发现,若是小A选,那么状态是从小的差值变成大的差值,所以是(q+ai,j),那么uim则反之
不要忘记取模哦

#include <iostream>
#include <cstdio>
#define rep(i,a,b) for (i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
int n,m,k;
int a[801][801];
int f[801][801][16][2];
int i,j,q;
int ans;
int main()
{
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    k++;
    rep(i,1,n)
    rep(j,1,m)
    {
        scanf("%d",&a[i][j]);
        f[i][j][a[i][j]][0]=1;
    }
    rep(i,1,n)
    rep(j,1,m)
    rep(q,0,k-1)
    {
        f[i][j][q][0]+=(f[i][j-1][(q-a[i][j]+k)%k][1]+f[i-1][j][(q-a[i][j]+k)%k][1])%1000000007;
        f[i][j][q][1]+=(f[i][j-1][(q+a[i][j])%k][0]+f[i-1][j][(q+a[i][j])%k][0])%1000000007;
    }
    rep(i,1,n)
    rep(j,1,m)
    ans=(ans+f[i][j][0][1])%1000000007;
    printf("%d",ans);
}
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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