[51nod 1327]棋盘游戏

本文探讨了一个关于在N*M的棋盘上放置棋子的问题,需满足特定条件:每行左侧和右侧指定格子中恰有一个棋子,且每列最多一个棋子。采用动态规划方法求解不同放置方案的数量。

题目描述

有一个N行M列的棋盘,即该棋盘被分为N*M格。现在向棋盘中放棋子,每个格子中最多放一个棋子,也可以一个不放。放完棋子后需要满足如下要求:
1)对于第i行来说,其从左往右的前left[i] 个格子(即最左侧的left[i] 个连续的格子)中恰好一共有1个棋子;
2)对于第i行来说,其从右往左的前right[i]个格子(即最右侧的right[i]个连续的格子)中恰好一共有1个棋子;
3)对于每一列来说,这一列上的所有格子内含有的棋子数不得超过1个。
其中,1)与2)条件中,对所有 i 满足 left[i]+right[i] <= M,即两个区间不会相交。
问,符合上述条件情况下棋子的不同放法一共有多少种?输出放法的个数 mod 1,000,000,007后的结果。

DP

只有右会做,设f[i,j]表示做到第i列还有j个right区间没放。
又有左又有右?
规定不能填在left区间内,但是left必须满足,因此每次即将离开一些left时要强行满足它们。
因此设f[i,j,k]表示做到第i列有j列没放还有k个right区间没放。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=200+10,mo=1000000007;
int f[maxn][maxn][maxn],a[maxn],b[maxn],c[maxn],C[maxn][maxn],fac[maxn],left[maxn],right[maxn];
int i,j,k,l,t,n,m,ans;
int main(){
    scanf("%d%d",&n,&m);
    fo(i,1,n) scanf("%d%d",&left[i],&right[i]);
    fo(i,1,n)
        fo(j,1,m){
            if (j>left[i]&&j<=m-right[i]) a[j]++;
            else if (j==m-right[i]+1) c[j]++;
            else if (j==left[i]) b[j]++;
        }
    C[0][0]=1;
    fo(i,1,m){
        C[i][0]=1;
        fo(j,1,i) C[i][j]=(C[i-1][j]+C[i-1][j-1])%mo;
    }
    fac[0]=1;
    fo(i,1,m) fac[i]=(ll)fac[i-1]*i%mo;
    f[0][0][0]=1;
    fo(i,0,m-1)
        fo(j,0,i)
            fo(k,0,n)
                if (f[i][j][k]){
                    if (j+1>=b[i+1])
                        (f[i+1][j+1-b[i+1]][k+c[i+1]]+=(ll)f[i][j][k]*C[j+1][b[i+1]]%mo*fac[b[i+1]]%mo)%=mo;
                    if (j>=b[i+1])
                        (f[i+1][j-b[i+1]][k+c[i+1]]+=(ll)f[i][j][k]*a[i+1]%mo*C[j][b[i+1]]%mo*fac[b[i+1]]%mo)%=mo;
                    if (j>=b[i+1]&&k+c[i+1])
                        (f[i+1][j-b[i+1]][k+c[i+1]-1]+=(ll)f[i][j][k]*(k+c[i+1])%mo*C[j][b[i+1]]%mo*fac[b[i+1]]%mo)%=mo;
                }
    fo(i,0,m)
        ans=(ans+f[m][i][0])%mo;
    printf("%d\n",ans);
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 和 `ColumnCount` 是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一和每一变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的组合和组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些需要修改,并且注意的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一和每一变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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