【状压dp】cf906C. Party

本文探讨了一种使用状态压缩动态规划(状压DP)解决特定社交圈问题的方法。给定一组人际关系,目标是最小化操作次数,使得所有人通过一系列操作相互认识。文章详细解释了算法原理,包括关键结论和转移过程,并附上了完整的代码实现。

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题目大意

给定一些关系(u,v)代表两个人是朋友。每次可以选择一个人i,使i的朋友都相互变成朋友。问最少需要选择多少人,使得所有的人都能够相互认识。

状压dp

注意到特殊的数据范围,考虑状压。

首先明确两个结论:

  1. 答案与合并顺序无关
  2. 对图G={V,E}中一个完全子图G′={V′,E′}中的点x∈V′进行操作后,其所在的完全子图G″={V′+Vx,E′+Ex},Ex={x,Vx}∈E。换句话说就是操作集合内的点能使集合变大。

第一条是因为操作点x之后∀(x,yi),yi之间都存在边,那么下一步选取yi时会把其他的yj也都连在一起;第二条比较容易理解。

那么用f[i]表示i的二进制状态下,这些人相互认识的最小代价。

于是转移就是经典的状压转移;顺便再记录一下转移的位置就好了。

需要注意的细节是原图是否已经连通,那么这个就是预处理的时候再判断一下。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <string>
#include <queue>
#include <vector>

const int maxn=35;
const int maxs=5000035;
const int INF=0x3f3f3f3f;

bool fnd;
int n,m,mx;
int s[maxn],f[maxs],fa[maxs],pr[maxs];

void fndScheme(int st)
{
    if(fa[st])
        fndScheme(fa[st]);
    printf("%d ",pr[st]);
}


int main() {

    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        memset(f,0x3f3f3f3f,sizeof(f));
        mx=1<<n;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            s[i]=1<<i;
        }
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            int x,y;
            scanf("%d%d",&x,&y);
            x--;y--;
            s[x]|=(1<<y);s[y]|=(1<<x);
        }

        fnd=1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            f[s[i]]=1;
            pr[s[i]]=i+1;
            if(s[i]!=mx-1)
                fnd=0;
        }
        if(fnd==1)
        {
            printf("0\n");
            return 0;
        }

        for(int i=1;i<mx;i++)
        {
            if(f[i]!=INF)
            {
                for(int j=0;j<n;j++)
                {
                    if(((i>>j)&1)!=0 && f[i]+1<f[i|s[j]])
                    {
                        f[i|s[j]]=f[i]+1;
                        fa[i|s[j]]=i;
                        pr[i|s[j]]=j+1;
                    }
                }
            }
        }
        printf("%d\n",f[mx-1]);
        fndScheme(mx-1);
        printf("\n");

    }
    return 0;
}

 

### 缩动态规划解决猛兽放置问题 缩动态规划( DP)是一种高效的算法设计方法,特别适用于棋盘类问题。以下是一个基于 C++ 的缩动态规划实现,用于解决 N×N 方阵中猛兽的放置问题。 #### 问题分析 - 每个猛兽会攻击自身周围八个格子,因此需要确保任意两只猛兽之间不能互相攻击。 - 使用缩表示每一行的猛兽放置情况,通过位运算快速判断冲突。 - 动态规划的态转移方程用于统计所有可行方案。 --- #### 算法设计 1. **态定义**: - 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 行已经放置猛兽,并且第 `i` 行的猛兽放置态为 `j` 的情况下,总的可行方案数[^1]。 - 态 `j` 是一个二进制数,其中每一位表示该列是否放置猛兽。 2. **态转移**: - 对于当前行 `i` 和态 `j`,枚举上一行的所有可能态 `k`,并检查两者是否冲突。 - 如果不冲突,则更新态转移方程:`dp[i][j] += dp[i-1][k]`[^1]。 3. **冲突检测**: - 使用位运算检测猛兽之间的冲突,包括同一列和对角线上的冲突。 - 如果两个态 `j` 和 `k` 在同一列或对角线上有重叠,则认为它们冲突。 4. **初始化**: - 当没有猛兽时,只有一种方案,即什么都不放,因此 `dp[0][0] = 1`。 5. **结果计算**: - 最终结果为所有放置了 `K` 只猛兽的态之和。 --- #### 实现代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int countWays(int N, int K) { vector<int> validStates; // 存储所有合法的态 for (int i = 0; i < (1 << N); ++i) { if (__builtin_popcount(i) <= K) { // 确保态中的猛兽数量不超过 K validStates.push_back(i); } } // 动态规划数组 vector<vector<long long>> dp(N + 1, vector<long long>(1 << N, 0)); dp[0][0] = 1; // 初始态 for (int i = 1; i <= N; ++i) { for (auto j : validStates) { // 当前行态 if (__builtin_popcount(j) > K) continue; // 超过 K 只猛兽,跳过 for (auto k : validStates) { // 上一行态 if ((j & k) == 0 && // 不在同一列 (j & (k >> 1)) == 0 && // 不在左对角线 (j & (k << 1)) == 0) { // 不在右对角线 dp[i][j] += dp[i - 1][k]; } } } } long long result = 0; for (auto s : validStates) { if (__builtin_popcount(s) == K) { // 统计放置了 K 只猛兽的态 result += dp[N][s]; } } return result; } int main() { int N, K; cout << "请输入棋盘大小 N 和猛兽数量 K: "; cin >> N >> K; if (K > N * N) { cout << "无法放置超过 N*N 只猛兽!" << endl; return 0; } cout << "可行方案数: " << countWays(N, K) << endl; return 0; } ``` --- #### 算法说明 1. **态生成**: - 使用 `__builtin_popcount` 函数计算二进制态中 1 的个数,以确保每种态的猛兽数量不超过 `K`[^1]。 2. **冲突检测**: - 使用位运算 `(j & k)` 检测同一列冲突。 - 使用 `(j & (k >> 1))` 和 `(j & (k << 1))` 检测对角线冲突。 3. **时间复杂度**: - 态总数为 `2^N`,每次态转移需要枚举上一行的所有态,因此时间复杂度为 O((2^N)^2 * N)[^1]。 4. **空间复杂度**: - 动态规划数组占用 O(N * 2^N) 的空间。 --- ####
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