Z - Mondriaan's Dream POJ - 2411 _状态压缩(轮廓线dp)

本文介绍了一个基于动态规划的算法,用于解决荷兰画家Piet Mondriaan的梦境问题:如何计算使用2x1的小矩形填充任意h x w大矩形的不同方式的数量。通过定义状态转移方程,文章详细解释了如何高效地求解这一问题。

Z - Mondriaan's Dream

 POJ - 2411 

Squares and rectangles fascinated the famous Dutch painter Piet Mondriaan. One night, after producing the drawings in his 'toilet series' (where he had to use his toilet paper to draw on, for all of his paper was filled with squares and rectangles), he dreamt of filling a large rectangle with small rectangles of width 2 and height 1 in varying ways. 


Expert as he was in this material, he saw at a glance that he'll need a computer to calculate the number of ways to fill the large rectangle whose dimensions were integer values, as well. Help him, so that his dream won't turn into a nightmare!

Input

The input contains several test cases. Each test case is made up of two integer numbers: the height h and the width w of the large rectangle. Input is terminated by h=w=0. Otherwise, 1<=h,w<=11.

Output

For each test case, output the number of different ways the given rectangle can be filled with small rectangles of size 2 times 1. Assume the given large rectangle is oriented, i.e. count symmetrical tilings multiple times.

Sample Input

1 2
1 3
1 4
2 2
2 3
2 4
2 11
4 11
0 0

Sample Output

1
0
1
2
3
5
144
51205

题意:有1*2或2*1的长方块组成h*w的大方块 的方案有多少种

如上图所示,一个状态由w位(k4k3k2k1k0)的二进制数组成,ki=1表示ki的位置被方块占有,每次遍历一个点(i,j)作为当前状态(k3k2k1k0O)的最后一个值,对于各种存在的k4k3k2k1k0,这里定义dp[cur][k3k2k1k0O]表示在当前状态k4k3k2k1k0下的方案数,cur有0和1两个值,取反cur=cur^1,得到另外一个cur值,可以用cur^1表示上一组状态

(1)如果k4=0,则必须向上放,则dp[cur][k3k2k1k01]+=dp[cur^1][k4k3k2k1k0]    (此种方案下,k4变为1)

(2)如果k4=1且k0=0,则可以选择向左放,有dp[cur][k3k2k111]+=dp[cur^1][k4k3k2k1k0], 

或选择不放则dp[cur][k3k2k100]+=dp[cur^1][k4k3k2k1k0]

以O(1,1)为右下角的时候,在O位置只能选择不放,而初始化的开始条件是dp[cur^1][11111]=1,表示与此次对接的方案数为1

每次以O为右下角,保证O放完K4是1,而k3k2k1k0O是01二进制数,并且保存当前各个符合要求的01二进制(用十进制表示)下的状态的方案数,最后O到达最右下角的时候,取dp[cur][11111]即为总的方案数。

#include<cstdio>
#include<stack>
#include<set>
#include<vector>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<string>
#include<map>
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define mod 100000000
typedef long long ll;
const int nmax=44;
const double esp = 1e-9;
const int N=12;
int n,m;
ll dp[2][1<<N];
void solve()
{
    int top=(1<<m)-1;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0][top]=1;
    int cur=0,state;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        for(int j=1; j<=m; j++)
        {
            cur^=1;
            memset(dp[cur],0,sizeof(dp[cur]));
            for(int k=0; k<=top; k++) //遍历上一组状态
            {
                if(i!=1&&!(k&(1<<(m-1))))   //往上放,当前不是第一行且上面那个一个(上一个状态第一位)为0
                {
                    state=(((k<<1)|1)&((1<<m)-1));
                    dp[cur][state]+=dp[cur^1][k];
                }
                if(j!=1&&(k&(1<<(m-1)))&&!(k&1))    //往左放,当前不是第1列且上面那个一个(上一个状态第一位)为1
                {
                    state=(((k<<1)|3)&((1<<m)-1));
                    dp[cur][state]+=dp[cur^1][k];
                }
                if(k&(1<<(m-1)))   //不放,上面那个一个(上一个状态第一位)为1
                {
                    state=((k<<1)&((1<<m)-1));
                    dp[cur][state]+=dp[cur^1][k];
                }
            }
        }
    }
    printf("%lld\n",dp[cur][top]);
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        if(n==0&&m==0)
            break;
        if(n<m)
        {
            int t=m;
            m=n;
            n=t;
        }
        solve();
    }
    return 0;
}

 

状压DP超详细教程:从入门到精通 状压DP状态压缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理状态可以用二进制表示的问题。下面我将用最详细、最系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、状压DP的本质 1.1 什么是状态压缩状态压缩的核心思想是:用二进制位来表示某种状态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关状态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要压缩状态? 传统DP在表示某些状态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问题:要记录哪些格子被占用 任务分配问题:要记录哪些任务已被分配 路径问题:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制压缩,一个整数就能表示复杂的状态。 二、状压DP的三大组成部分 2.1 状态表示 用一个整数的二进制形式表示状态: 每一位代表一个元素的状态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择状态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 状态转移 定义如何从一个状态转移到另一个状态,通常包括: 检查当前状态的某些位 根据条件修改某些位 生成新状态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是压缩后的状态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 最低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、状压DP的优化技巧 6.1 预处理合法状态 很多问题中,大部分状态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当状态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前上一个状态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前状态 // 状态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问题与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:状态数是2ⁿ,不是n 初始状态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选状态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间状态:将二进制状态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单状压问题(如LeetCode 464、526题) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维状压(如需要同时压缩多个状态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习题目推荐 入门题: LeetCode 78. Subsets(理解状态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单状压DP) 中等题: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典题: POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制状压) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握状压DP的关键在于: 彻底理解二进制状态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握状压DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问题继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
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