HDU 5155 Harry And Magic Box --DP

本文介绍了一种求解在nxm棋盘上每行每列至少放置一个棋子的不同方法数量的算法。通过动态规划的方式,利用组合数学中的组合公式进行计算,详细解释了状态转移方程。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#define Mod 1000000007
#define lll __int64
using namespace std;

lll c[55][55];
lll dp[55][55];

void calc()
{
    for(int i=0;i<=51;i++)
    {
        c[i][0] = 1;
        for(int j=1;j<=i;j++)
            c[i][j] = (c[i-1][j-1]+c[i-1][j])%Mod;
    }
}

int main()
{
    int n,m,i,j,k,t;
    calc();
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0][0] = 1;
        for(i=1;i<=n;i++)               //第i行
        {
            for(k=1;k<=m;k++)           //这一行有多少个亮
            {
                for(j=0;j<=k;j++)       //上一行有多少个亮
                {
                    for(t=max(1,k-j);t<=k;t++)   //这一行放多少个,至少放一个
                    {
                        dp[i][k] = (dp[i][k]+dp[i-1][j]*c[m-j][k-j]%Mod*c[j][t-(k-j)]%Mod)%Mod;
                    }
                }
            }
        }
        printf("%I64d\n",dp[n][m]%Mod);
    }
    return 0;
}

题意:nxm的棋盘,要求每行每列至少放一个棋子的方法数。

解法:首先可以明确是DP,这种行和列的DP很多时候都要一行一行的推过去,即至少枚举此行和前一行。

dp[i][j]表示前 i 行有 j 列都有了棋子,且每行也有棋子。

这题做法: 从第1行到第n行,枚举这一行有k列已至少有一个,再枚举前一行有j列至少有一个,然后枚举这一行新放多少个棋子t,至少一个(因为每行至少一个)

那么有 dp[i][k] += dp[i-1][j]*C[m-j][k-j]*C[j][t-(k-j)], C表示组合数

C[m-j][k-j]表示新增的那些原来没棋子现在有棋子的列k-j列分别可以放到上一行没放的地方m-j个地方,这样放会增加至少有一个棋子的列

C[j][t-(k-j)]表示剩下的在原来那j个有棋子的列去放,这样放不会增加至少有一个棋子的列。

原网址:http://www.cnblogs.com/whatbeg/p/4200116.html


【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及多个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在多领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行多时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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