HDU-4734 F(x)

本文详细解析了HDU 4734问题,该问题要求计算在给定区间内,有多少个数字的特定权重不超过预设值。通过使用深度优先搜索和动态规划的方法,文章提供了完整的代码实现,并解释了状态转移方程,帮助读者理解如何高效地解决这类计数问题。

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

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4734

Problem Description

For a decimal number x with n digits (AnAn-1An-2 ... A2A1), we define its weight as F(x) = An * 2n-1 + An-1 * 2n-2 + ... + A2 * 2 + A1 * 1. Now you are given two numbers A and B, please calculate how many numbers are there between 0 and B, inclusive, whose weight is no more than F(A).

Input

The first line has a number T (T <= 10000) , indicating the number of test cases.
For each test case, there are two numbers A and B (0 <= A,B < 109)

Output

For every case,you should output "Case #t: " at first, without quotes. The t is the case number starting from 1. Then output the answer.

题意:按照题中F(x)定义,求[0,B]有多少数小于F(A)

思路:状态设为(第pos位,还未填的位最多还能加权填多少),不能是已经填了多少,否则A一变,dp数组就不再适用了。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int T,A,B,all;
int a[20],dp[20][1<<15];

int dfs(int pos,int sum,int limit)
{
	if(pos==-1)return sum<=all;
	if(sum>all)return 0;
	if(!limit&&dp[pos][all-sum]!=-1)return dp[pos][all-sum];
	int up= (limit?a[pos]:9);
	int ans=0;
	for(int i=0;i<=up;i++)
	{
		ans+=dfs(pos-1,sum+i*(1<<pos),limit&&i==a[pos]);
	}
	if(!limit)dp[pos][all-sum]=ans;
	return ans;
}

int solve(int n)
{
	int pos=0;
	while(n)
	{
		a[pos++]=n%10;
		n/=10;
	}
	return dfs(pos-1,0,1);
}
int F(int n)
{
	if(!n)return 0;
	int ret=F(n/10);
	return ret*2+n%10;
}

int main()
{
//	freopen("input.in","r",stdin);
	cin>>T;
	memset(dp,-1,sizeof(dp));
	for(int i=1;i<=T;i++)
	{
		cin>>A>>B;
		all=F(A);
		cout<<"Case #"<<i<<": "<<solve(B)<<endl;
	}
		
	return 0;
} 

 

 

 

### 关于HDU - 6609 的目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的目背景 假设该目属于动态规划类问(类似于多重背包问),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此确实是一个变种的背包问,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值