GYM 101128 E.Wooden Signs(dp)

探讨了如何通过动态规划解决n个小木条叠放的问题,寻找所有可能的叠放方式,确保每两个木条间有至少一个共同端点且有交叠部分。介绍了输入输出格式、样例及解决方案。

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

Description
n个小木条,一段前面有一个小箭头,给出第一个小木条的非箭头端端点横坐标以及每个小木条箭头端的坐标,现在要从下往上把这n’个木条按顺序叠放好,要求相邻两个小木条必须有一个共同端点且有交叠部分,问小木条有多少种放法
Input
第一行一整数n表示木条数量,之后输入n+1个整数分别表示第一个小木条非箭头端点和n个小木条的箭头端点横坐标(1<=n < 2000,每个端点横坐标是一个介于1~n+1之间的整数,保证第一个小箭头朝右)
Output
输出合法方案数
Sample Input
5
2 6 5 1 4 3
Sample Output
6
Solution
dp[i][j][0]和dp[i][j][1]分别表示第i个小木条的非箭头端点在j,朝左或朝右的方案数,之后根据第i-1个小木条箭头朝向以及两个木条要有重叠进行转移即可,时间复杂度O(n^2)
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define maxn 2222
const ll mod=(1ll<<31)-1;
ll dp[maxn][maxn][2];
int n,a[maxn];
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[1][a[0]][1]=1;
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            for(int j=a[i]+1;j<=n+1;j++)
            {
                dp[i][j][0]+=dp[i-1][j][0];
                if(dp[i][j][0]>=mod)dp[i][j][0]-=mod;
            }
            if(a[i-1]>a[i])
                for(int j=1;j<a[i-1];j++)
                {
                    dp[i][a[i-1]][0]+=dp[i-1][j][1];
                    if(dp[i][a[i-1]][0]>=mod)dp[i][a[i-1]][0]-=mod;
                }
            for(int j=1;j<a[i];j++)
            {
                dp[i][j][1]+=dp[i-1][j][1];
                if(dp[i][j][1]>=mod)dp[i][j][1]-=mod;
            }
            if(a[i-1]<a[i])
                for(int j=a[i-1]+1;j<=n+1;j++)
                {
                    dp[i][a[i-1]][1]+=dp[i-1][j][0];
                    if(dp[i][a[i-1]][1]>=mod)dp[i][a[i-1]][1]-=mod;
                }
        }
        ll ans=0;
        for(int i=1;i<=n+1;i++)
            ans=(ans+dp[n][i][0]+dp[n][i][1])%mod;
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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