蓝桥杯国赛---质数行者(3维dp)

小蓝在玩一个名为'质数行者'的游戏,需要在n×m×w的立体方格中从起点到终点,每步只能向东、南或上走质数距离,避开两个陷阱。他寻求不同的到达终点的走法。通过动态规划求解,计算出所有可能的走法数量,并输出答案模1000000007的余数。该算法对于空间和时间的要求较高。

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【问题描述】
小蓝在玩一个叫质数行者的游戏。
游戏在一个 n×m×w 的立体方格图上进行,从北到南依次标号为第 1 行到
第 n 行,从西到东依次标号为第 1 列到第 m 列,从下到上依次标号为第 1 层到第 w 层。
小蓝要控制自己的角色从第 1 行第 1 列第 1 层移动到第 n 行第 m 列第 w层。每一步,他可以向东走质数格、向南走质数格或者向上走质数格。每走到一个位置,小蓝的角色要稍作停留。
在游戏中有两个陷阱,分别为第 r 1 行第 c 1 列第 h 1 层和第 r 2 行第 c 2 列第h2 层。这两个陷阱的位置可以跨过,但不能停留。也就是说,小蓝不能控制角色某一步正好走到陷阱上,但是某一步中间跨过了陷阱是允许的。
小蓝最近比较清闲,因此他想用不同的走法来完成这个游戏。所谓两个走法不同,是指小蓝稍作停留的位置集合不同。
请帮小蓝计算一下,他总共有多少种不同的走法。
提示:请注意内存限制,如果你的程序运行时超过内存限制将不得分。
【输入格式】
输入第一行包含两个整数 n, m, w,表示方格图的大小。
第二行包含 6 个整数,r 1 , c 1 , h 1 , r 2 , c 2 , h 2 ,表示陷阱的位置。
【输出格式】
输出一行,包含一个整数,表示走法的数量。答案可能非常大,请输出答
案除以 1000000007 的余数。
【样例输入】
5 6 1
3 4 1 1 2 1
【样例输出】
11
【样例说明】
用 (r,c,h) 表示第 r 行第 c 列第 h 层,可能的走法有以下几种:

1.(1,1,1) − (1,3,1) − (1,6,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
2.(1,1,1) − (1,3,1) − (3,3,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
3.(1,1,1) − (1,3,1) − (3,3,1) − (5,3,1) − (5,6,1)。
4.(1,1,1) − (3,1,1) − (3,3,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
5.(1,1,1) − (3,1,1) − (3,3,1) − (5,3,1) − (5,6,1)。
6.(1,1,1) − (3,1,1) − (5,1,1) − (5,3,1) − (5,6,1)。
7.(1,1,1) − (3,1,1) − (5,1,1) − (5,4,1) − (5,6,1)。
8.(1,1,1) − (1,4,1) − (1,6,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
9。(1,1,1) − (1,6,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
10.(1,1,1) − (3,1,1) − (3,6,1) − (5,6,1)。
11.(1,1,1) − (3,1,1) − (5,1,1) − (5,6,1)。
【评测用例规模与约定】
对于 30% 的评测用例 1 ≤ n,m,w ≤ 50。
对于 60% 的评测用例 1 ≤ n,m,w ≤ 300。
对于所有评测用例,1 ≤ n,m,w ≤ 1000,1 ≤ r 1 ,r 2 ≤ n, 1 ≤ c 1 ,c 2 ≤ m,
1 ≤ h 1 ,h 2 ≤ w,陷阱不在起点或终点,两个陷阱不同。

思路

这个算法只能过60%,刚好卡在空间和时间的极限。
用p数组记录前300的质数。
dp[i][j][k]代表走到第(i,j,k)位置时有多少种走法。
状态转移方程:
若(i,j,k)为陷阱点直接为0 dp[i][j][k]=0
若不为陷阱
dp[i][j][k]+=dp[i-p[u]][j][k] (i>=p[u],枚举u=1,u=2,u=…)
表示第i行j列k层可由i-p[u]行j列k层走到。
同理可得,也能由在上列移动和在层移动得到
dp[i][j][k]+=dp[i][j-p[u]][k] (i>=p[u],枚举u=1,u=2,u=…)
dp[i][j][k]+=dp[i][j][k-p[u]] (i>=p[u],枚举u=1,u=2,u=…)

#include <iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;

int dp[305][305][305];
int p[305];
int Mod = 1e9 + 7;

int main()
{
    int n, m, h;cin >> n >> m >> h;
    int x, y, z, x1, y1, z1;
    cin >> x >> y >> z >> x1 >> y1 >> z1;
    int u = 0;
    dp[1][1][1] = 1;
    for (int i = 2;i <= 305;i++)
    {
        int f = 1;
        for (int j = 2;j * j <= i;j++)
        {
            if (i % j == 0)f = 0;
        }
        if (f)   p[++u] = i;
    }
    for (int i = 1;i <= n;i++)
        for (int j = 1;j <= m;j++)
        {
            for (int k = 1;k <= h;k++)
            {
                if (i == x && j == y && z == k)continue;
                if (i == x1 && j == y1 && k == z1)continue;
                for (int l = 1;l <= 70;l++)
                {
                    if (i - p[l] >= 0)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k]+dp[i - p[l]][j][k])%Mod;
                    else break;//剪枝
                }
                for (int l = 1;l <= 70;l++)
                {
                    if (j - p[l] >= 0)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k]+dp[i][j - p[l]][k])%Mod;
                    else break;
                }
                for (int l = 1;l <= 70;l++)
                {
                    if (k - p[l] >= 0)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k]+dp[i][j][k - p[l]])%Mod;
                    else break;
                }
            }
        }
    cout << dp[n][m][h];
}

### C++蓝桥杯题目与解题思路 以下是对C++蓝桥杯相关题目及解题思路的详细分析: #### 1. 动态规划(DP)问题 动态规划是蓝桥杯中常见的考点之一。例如,第十三届蓝桥杯中的填空题第一题涉及动态规划[^1]。在比中,如果遇到复杂的动态规划问题,可以尝试从简单的情况入手,逐步推导状态转移方程。此外,对于类似“费用报销”或“LCA”类问题,应确保对题目理解准确,避免因读题错误导致丢分[^1]。 #### 2. 暴力解法优化 蓝桥杯中,部分题目可以通过暴力方法解决,但需要考虑时间复杂度优化。例如,在某届中,选手提到使用暴力解法未能获得理分数[^3]。因此,建议在暴力解法的基础上结合剪枝或其他优化技术,以提高效率。例如,对于网格联通问题,可以通过定义状态转移方程来减少冗余计算[^4]。 #### 3. 树形结构与背包问题 树形结构和背包问题是蓝桥杯中的经典考点。例如,给定一棵树,要求去掉一些叶子节点使得非叶子节点满足特定条件[^1]。这类问题通常可以通过树形动态规划或bitset优化的背包算法解决。具体实现时,可以预处理节点信息并利用递归方式构建状态转移矩阵[^4]。 #### 4. 数学问题与规律总结 数学问题是蓝桥杯中的重要组成部分。例如,2019年第十届蓝桥杯中的一道题目要求将2019分解为若干个两两不同的素数之和[^5]。此类问题通常需要结合动态规划或深度优先搜索(DFS)进行求解。同时,注意理解题目要求,避免因误解题意导致错误答案。 #### 5. 网格与路径问题 网格问题也是蓝桥杯中的常见类型。例如,给定一个2*n的网格,要求通过替换字符使所有“#”联通[^4]。针对此类问题,可以采用动态规划或广度优先搜索(BFS)算法,通过定义合适的状态转移方程实现最优解。 以下是部分代码示例: ```python # 动态规划示例:费用报销问题 def dp_solution(arr, limit): n = len(arr) dp = [[0] * (limit + 1) for _ in range(n + 1)] for i in range(1, n + 1): for j in range(limit + 1): if j >= arr[i - 1]: dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - arr[i - 1]] + arr[i - 1]) else: dp[i][j] = dp[i - 1][j] return dp[n][limit] # 树形动态规划示例:叶子节点权值和问题 def tree_dp(root, children, weights): def dfs(node): if not children[node]: return weights[node] total = 0 for child in children[node]: total += dfs(child) return min(weights[node], total) return dfs(root) ``` ### 注意事项 - 在比过程中,保持冷静心态,避免因惧怕心理放弃尝试某些题目[^2]。 - 合理安排时间,避免因某道题卡壳而影响整体发挥[^3]。 - 提前熟悉常用算法模板,如动态规划、树形结构、数学问题等,以便快速应用到实际题目中。
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