uva 12295 - Optimal Symmetric Paths(最短路 + 递推)

本文探讨了一种算法,用于解决在给定网格中找到从左上角到右下角的最优对称路径的问题。该算法通过预处理对称点的数值总和,并使用最短路径算法来确定所有有效路径中最小数字之和的路径数量。

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

  Optimal Symmetric Paths 
You have a grid of n rows and n columns. Each of the unit squares contains a non-zero digit. You walk from the top-left square to the bottom-right square. Each step, you can move left, right, up or down to the adjacent square (you cannot move diagonally), but you cannot visit a square more than once. There is another interesting rule: your path must be symmetric about the line connecting the bottom-left square and top-right square. Below is a symmetric path in a 6 x 6 grid.


\epsfbox{p12295.eps}
Your task is to find out, among all valid paths, how many of them have the minimal sum of digits?


Input 


There will be at most 25 test cases. Each test case begins with an integer n ( 2$ \le$n$ \le$100). Each of the next n lines contains n non-zero digits (i.e. one of 1, 2, 3, ..., 9). These n2 integers are the digits in the grid. The input is terminated by a test case with n = 0, you should not process it.
Output 


For each test case, print the number of optimal symmetric paths, modulo 1,000,000,009.
Sample Input 


2
1 1
1 1
3
1 1 1
1 1 1
2 1 1
0
Sample Output 


2
3




The Seventh Hunan Collegiate Programming Contest 

Problemsetter: Rujia Liu, Special Thanks: Yiming Li & Jane Alam Jan


找从左上角到右下角的,按y=x对称的路径,最短路径有多少条。
因为是对称的,所以只用找到y=x上的点的路径,可以先按对称性做一个预处理,把对称点的digit加起来。最后做最短路计数。

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <map>
#include <queue>
#include <iostream>
#include <stack>
#include <set>
#include <cstring>
#include <stdlib.h>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> P;
const int maxn = 100 + 5;
const int mod = 1000000000 + 9;

int m[maxn][maxn];
int dp[maxn][maxn];
int countn[maxn][maxn];
int n;
const int cx[] = {-1, 0, 1, 0};
const int cy[] = {0, 1, 0, -1};

bool valid(int x, int y){
    return x < n && x >= 0 && y < n && y >= 0;
}

struct Node{
    int x, y, dis;
    int lx, ly;

    Node(int x, int y, int dis, int lx, int ly){
        this->x = x;
        this->y = y;
        this->dis = dis;
        this->lx = lx;
        this->ly = ly;
    }

    bool operator < (const Node &a) const{
        return a.dis < dis;
    }
};

void solve(){
    priority_queue<Node> pq;
    for(int i = 0;i < maxn;i++)
        fill(dp[i], dp[i]+maxn, mod);
    countn[0][0] = 1;
    pq.push(Node(0, 0, m[0][0], 0, 0));// !!!
    while(!pq.empty()){
        Node tem = pq.top();pq.pop();
        int x = tem.x;
        int y = tem.y;
        int dis = tem.dis;
        int lx = tem.lx;
        int ly = tem.ly;

        if(dis < dp[x][y]){
            dp[x][y] = dis;
            countn[x][y] = countn[lx][ly];
        }
        else if(dis == dp[x][y]){
            countn[x][y] = (countn[x][y] + countn[lx][ly]) % mod;
            continue;
        }
        else if(dis > dp[x][y]) continue;

        if(x + y == n-1) continue;
        for(int i = 0;i < 4;i++){
            int tx = x + cx[i];
            int ty = y + cy[i];
            if(valid(tx, ty)){
                pq.push(Node(tx, ty, dis+m[tx][ty], x, y));
            }
        }
    }
}

int main(){
    while(scanf("%d", &n) != EOF){
        if(n == 0) break;
        for(int i = 0;i < n;i++){
            for(int j = 0;j < n;j++){
                scanf("%d", &m[i][j]);
            }
        }
        for(int i = 0;i < n;i++){
            for(int j = 0;j < n-i-1;j++){
                m[i][j] += m[n-j-1][n-i-1];
            }
        }

        solve();
        int Min = mod;
        for(int i = 0;i < n;i++){
            Min = min(Min, dp[i][n-i-1]);
        }
        int ans = 0;
        for(int i = 0;i < n;i++){
            if(dp[i][n-i-1] == Min)
                ans = (ans + countn[i][n-i-1]) % mod;
        }
        printf("%d\n", ans);
    }
    return 0;
}


<think>嗯,用户想了解PostgreSQL中try_vector_engine_strategy参数里的off、force和optimal三个选项的具体含义。首先,我需要确认这个参数是否真实存在,因为根据我的知识库,PostgreSQL并没有这个参数。可能用户混淆了其他数据库系统或扩展的功能,比如ClickHouse的向量化执行引擎,或者某些定制化的PostgreSQL分支。 接下来,我应该检查用户提供的引用内容,看看是否有相关线索。引用内容提到了Hive的安装配置和MySQL驱动,这些和PostgreSQL的参数无关,可能用户是在配置其他系统时遇到的问题。但需要明确告知用户这一点,避免误导。 然后,考虑用户可能的实际需求。用户可能在使用某个支持向量化执行的PostgreSQL扩展,或者在使用基于PostgreSQL的数据库产品,如Greenplum或TimescaleDB,这些可能有类似的参数。需要建议用户查阅相关文档或确认参数的正确性。 后,应该以清晰的结构解释off、force、optimal可能的含义,基于常见的数据库参数设计,比如off禁用功能,force强制使用,optimal由优化器决定。同时提醒用户PostgreSQL原生不支持该参数,并建议核实信息来源或检查扩展模块。</think>关于 PostgreSQL 中 `try_vector_engine_strategy` 参数的解释如下: ### 参数说明 根据 PostgreSQL 官方文档和已知配置参数体系,**`try_vector_engine_strategy` 并非 PostgreSQL 原生支持的参数**。此参数名称更可能出现在以下场景中: 1. 基于 PostgreSQL 的定制化分支或扩展(如面向向量化计算的插件) 2. 用户对参数名称的误写或混淆(例如与 `enable_` 开头的优化器参数混淆) 3. 特定云数据库产品的自定义参数 ### 相似参数分析 若假设该参数与**向量化执行引擎**相关,其选项可能对应以下行为(以典型向量化引擎设计为参考): | 参数值 | 可能含义 | |-----------|--------------------------------------------------------------------------| | `off` | 完全禁用向量化执行策略,强制使用传统行存执行模式 | | `force` | 强制启用向量化执行,即使优化器认为行存模式更优 | | `optimal` | 由优化器根据代价估算自动选择向量化或行存执行模式(默认值) | ### 使用建议 1. 通过以下命令验证参数是否存在: ```sql SHOW try_vector_engine_strategy; ``` 2. 检查是否安装了向量化执行扩展(如 `pg_vector`、`citus` 等) 3. 若使用云数据库(如 AWS Aurora、Azure PostgreSQL),需查阅对应服务商的文档 ### 典型场景示例 ```sql -- 查看当前执行计划是否使用向量化 EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM large_table WHERE vector_column @> ARRAY[1,2,3]; -- 修改参数测试性能差异(假设参数存在) SET try_vector_engine_strategy = 'force'; ``` ### 参考资料建议 1. PostgreSQL 官方参数列表:https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config.html 2. 向量化执行扩展文档(如 Citus 或 pg_vendor 的说明) 3. 云服务商提供的数据库参数说明
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