洛谷P3956 [NOIp2017]棋盘

本文介绍了一种通过优化动态规划方法解决特定路径寻找问题的策略。该问题涉及在一个网格中寻找从起点到终点的最优路径,路径上的方格带有颜色,并且允许施放魔法在特定距离的有色方格间移动。文章详细描述了如何减少状态空间并利用预处理来提高效率。

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

分析

  • 在考场上乱搞了个DP……
  • 首先我们可以知道,这里的施展魔法实际上就相当于从一个有颜色的方块走到另一个与其距离为2的有颜色的方块
  • 那么由于这题盲目地往下和往右走显然没有正确性,我一开始的想法是设f[k][i][j]表示走了k步到方块(i,j)所花费的最少金币,转移就是从一个点走到另一个点加上花费的金币,不过这样的时空复杂度都有些难以承受……
  • 但我们可以发现:所有的“行走”显然都是在有颜色的方块之间进行
  • 于是我们可以就给所有有颜色的方块编号,设f[k][i]表示走了k步到编号为i的方块所花费的最少金币,接着预先把所有距离为1和2的成对有颜色的方块存下来,直接在转移中使用即可
  • 这样f数组不用开很大,时空复杂度就比较优秀了
  • 出了考场后才发现建个图跑个最短路就没了……

代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>

using namespace std;

const int Maxn = 0x3f3f3f3f;
const int N = 1005;
const int dx[] = {1, -1, 0, 0},
          dy[] = {0, 0, 1, -1};

int f[N][N], a[N][N], x[N], y[N], z[N];
int n, m, pN, qN, Ans = Maxn;

struct Link
{
    int x, y, z;
}p[N << 4], q[N << 4];

inline void CkMin(int &x, int y)
{
    if (x > y) x = y;
}

inline int Abs(int x)
{
    return x < 0 ? -x : x;
}

inline int Tag(int x, int y)
{
    return x != y ? 1 : 0;
}

inline void Init()
{
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
        for (int j = 1; j <= n; ++j)
        if (i != j)
        {
            int tmp = Abs(x[i] - x[j]) + Abs(y[i] - y[j]);
            if (tmp == 1) 
            {
                ++pN; p[pN].x = i; p[pN].y = j;
                p[pN].z = Tag(a[x[i]][y[i]], a[x[j]][y[j]]);
            }
            else if (tmp == 2)
            {
                ++qN;
                int dx = a[x[i]][y[i]], dy = a[x[j]][y[j]];
                q[qN].x = i; q[qN].y = j;
                q[qN].z = Tag(dx, 0) + Tag(dy, 0) + 2;
                CkMin(q[qN].z, Tag(dx, 1) + Tag(dy, 1) + 2);
            }
        }
}

int main()
{
//  freopen("chess.in", "r", stdin);
//  freopen("chess.out", "w", stdout);

    scanf("%d%d", &m, &n);
    for (int i = 1; i <= m; ++i)
        for (int j = 1; j <= m; ++j)
            a[i][j] = -1;
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
    {
        scanf("%d%d%d", &x[i], &y[i], &z[i]); 
        a[x[i]][y[i]] = z[i];
    }

    if (a[1][1] == -1)
    {
        puts("-1");
        fclose(stdin); fclose(stdout);
        return 0;
    }

    Init();
    memset(f, Maxn, sizeof(f));
    for (int i = 1; i <= n; ++i)
        if (x[i] == 1 && y[i] == 1)
        {
            f[1][i] = 0;
            break;
        }

    int lim = 1000; CkMin(lim, m * m);

    for (int k = 1; k < lim; ++k)
    {
        for (int i = 1; i <= pN; ++i)
        if (f[k][p[i].y] != Maxn) 
            CkMin(f[k + 1][p[i].x], f[k][p[i].y] + p[i].z);

        for (int i = 1; i <= qN; ++i)
        if (f[k][q[i].y] != Maxn)
            for (int j = 0; j <= 1; ++j)
                CkMin(f[k + 2][q[i].x], f[k][q[i].y] + q[i].z);
    }

    if (a[m][m] != -1)
    {
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
            if (x[i] == m && y[i] == m)
            {   
                for (int k = m + m - 1; k <= lim; ++k)
                    CkMin(Ans, f[k][i]);
                break;
            }
    }
    else //如果方块(m,m)无色要另外处理 
    {
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
            if (x[i] + y[i] == m + m - 1)
                for (int k = m + m - 2; k <= lim; ++k)
                    CkMin(Ans, f[k][i] + 2);
    }

    printf("%d\n", Ans == Maxn ? -1 : Ans);

//  fclose(stdin); fclose(stdout);
    return 0;
}
### NOIP 2017 棋盘题目解析 #### 题目背景与描述 在NOIP 2017普及组比赛中,棋盘问题是其中一道具有挑战性的试题。该问题主要考察选手对于深度优先搜索(DFS)及其优化技巧的理解和应用能力[^1]。 #### 考察知识点 此题重点在于深搜算法的应用以及如何通过合理的策略减少不必要的计算量——即所谓的“剪枝”。具体来说: - **深搜回溯**:当遇到无法继续放置新棋子的情况时,应回退至上一步并尝试其他可能性。 - **最优化剪枝**:为了提高效率,在遍历过程中应尽早排除明显不可能成功的路径。 #### 解决方案概述 针对这个问题的一个有效解决方案是采用基于DFS的方法,并结合特定条件下的提前终止机制来进行性能上的改进。以下是实现这一方法的关键要点: - 使用二维数组表示棋盘状态; - 对于每一个可能的位置,判断是否可以安全地放下当前类型的棋子; - 如果当前位置合法,则更新棋盘并将新的位置作为起点递归调用函数处理后续操作; - 当发现某个分支不再满足获胜条件时立即停止探索这条路线,转而测试其它选项; - 记录下所有成功完成布局的方式数量作为最终答案返回。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 8; int n, m, k; // 定义全局变量n,m,k分别代表行数、列数和需要摆放的皇后数目 bool row[N], col[N], diag1[2*N-1], diag2[2*N-1]; // 行、列、两个方向对角线占用情况标记表 int ans = 0; void dfs(int r){ if(r == n){ // 找到了一种可行解法 ++ans; return ; } for (int c=0;c<m;++c){ if (!row[r] && !col[c] && !diag1[r+c] && !diag2[r-c+n-1]){ // 判断能否在此处放一个棋子 row[r]=true,col[c]=true,diag1[r+c]=true,diag2[r-c+n-1]=true; // 更新各维度的状态 dfs(r+1); // 继续向下一层递归 row[r]=false,col[c]=false,diag1[r+c]=false,diag2[r-c+n-1]=false; // 回溯恢复现场 } } } int main(){ cin >> n >> m >> k; dfs(0); cout << ans; } ``` 上述代码片段展示了利用DFS解决N皇后的经典框架,虽然不是完全适用于原版棋盘问题的具体细节,但是体现了相似的核心逻辑和技术手段。
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