POJ1185(状压dp)

本文介绍了一种通过状态压缩动态规划解决炮兵阵地部署问题的方法。该问题要求在一张N*M的地图上部署炮兵部队,使得任何两支炮兵部队不会相互攻击,目标是最大化部署的炮兵数量。
炮兵阵地
Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K
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Description

司令部的将军们打算在N*M的网格地图上部署他们的炮兵部队。一个N*M的地图由N行M列组成,地图的每一格可能是山地(用"H" 表示),也可能是平原(用"P"表示),如下图。在每一格平原地形上最多可以布置一支炮兵部队(山地上不能够部署炮兵部队);一支炮兵部队在地图上的攻击范围如图中黑色区域所示: 

如果在地图中的灰色所标识的平原上部署一支炮兵部队,则图中的黑色的网格表示它能够攻击到的区域:沿横向左右各两格,沿纵向上下各两格。图上其它白色网格均攻击不到。从图上可见炮兵的攻击范围不受地形的影响。 
现在,将军们规划如何部署炮兵部队,在防止误伤的前提下(保证任何两支炮兵部队之间不能互相攻击,即任何一支炮兵部队都不在其他支炮兵部队的攻击范围内),在整个地图区域内最多能够摆放多少我军的炮兵部队。 

Input

第一行包含两个由空格分割开的正整数,分别表示N和M; 
接下来的N行,每一行含有连续的M个字符('P'或者'H'),中间没有空格。按顺序表示地图中每一行的数据。N <= 100;M <= 10。

Output

仅一行,包含一个整数K,表示最多能摆放的炮兵部队的数量。

Sample Input

5 4
PHPP
PPHH
PPPP
PHPP
PHHP

Sample Output

6

Source

Noi 01


解题思路:M最大10,所以直接状压就行,我们令dp[i][j][k]为第i行,第i行状态为j,第i - 1行状态为k时最大能放的炮兵,然后状态转移方程为dp[i][j][k] = max(dp[i][j][k], dp[i - 1][k][p] + num[i]) p为枚举第i - 2行的所有状态,num[i]为第i行为状态j时的这一行的炮兵数量,另外M最大为10,所以状态一共有1024种,我们这个dp需要O(1024 * 1024 * 1024 * N) 显然不能接受,所以我们需要另外处理

,我们发现题目本身条件比较苛刻,即在同一行两个1的距离必须大于等于2,所以这些状态并不是很多,大约60多个,我们预处理一下就行。


#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxn = 101;
int N, M;
int dp[maxn][70][70];
char s[101][101];
int h[maxn];
int tot;
int ss[maxn];
int cal(int status)
{
    int res1 = 0;
    while(status)
    {
        if(status&1) res1++;
        status >>= 1;
    }
    return res1;

}
bool judge(int x)
{
    if(x&(x<<1))return 0;
    if(x&(x<<2))return 0;
    return 1;
}
void init()
{
    tot = 0;
    for(int i = 0; i < (1<<M); i++)
    {
        if(judge(i))
        {
            ss[++tot] = i;
        }
    }
}
int main()
{
    //freopen("C:\\Users\\creator\\Desktop\\in1.txt","r",stdin) ;
    //freopen("C:\\Users\\creator\\Desktop\\in1.txt","w",stdout) ;
    scanf("%d%d", &N, &M);
    memset(h, 0, sizeof(h));
    for(int i = 1; i <= N; i++)
    {
        //getchar();
        scanf("%s", s[i] + 1);
        for(int j = 1; j <= M; j++)
        {
            if(s[i][j] == 'H')
            {
                 h[i] |= (1<<(M - j));
            }
        }
    }
    init();
    memset(dp, 0, sizeof(dp));
    //int cnt = 0;

    for(int j = 1; j <= tot; j++)
    {
        for(int k = 1; k <= tot; k++)
        {
            if(!(h[1]&ss[j]))
            dp[1][j][k] = cal(ss[j]);
        }
    }

    for(int i = 2; i <= N; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= tot; j++)
        {
            if((h[i]&ss[j])) continue;
            for(int k = 1; k <= tot; k++)
            {
                if(ss[j]&ss[k]) continue;
                for(int p = 1; p <= tot; p++)
                {
                    if(i == 2) dp[i][j][k] = max(dp[i][j][k], dp[i - 1][k][p] + cal(ss[j]));
                    else
                    {
                        if(ss[j]&ss[p]) continue;
                        if(ss[k]&ss[p]) continue;
                        dp[i][j][k] = max(dp[i][j][k], dp[i - 1][k][p] + cal(ss[j]));
                    }

                }
            }
        }
    }
    int Max = 0;
    for(int i = 1; i <= N; i++)
    {
        for(int j = 1; j <= tot; j++)
        {
            for(int k = 1; k <= tot; k++)
            {
                Max = max(Max, dp[i][j][k]);
            }
        }
    }
    printf("%d\n", Max);
    return 0;
}

 

DP超详细教程:从入门到精通 DP缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理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、DP的本质 1.1 什么是缩? 缩的核心思想是:用二进制位来表示某种态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关态 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 为什么需要态? 传统DP在表示某些态时会遇到困难。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。而用二进制缩,一个整数就能表示复杂的态。 二、DP的三大组成部分 2.1 态表示 用一个整数的二进制形式表示态: 每一位代表一个元素的态(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 态转移 定义如何从一个态转移到另一个态,通常包括: 检查当前态的某些位 根据条件修改某些位 生成新态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是缩后的态 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、DP的优化技巧 6.1 预处理合法态 很多问题中,大部分态是不合法的,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)); // 只保留当前和上一个态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前态 // 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:态数是2ⁿ,不是n 初始态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间态:将二进制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(如需要同时缩多个态) 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(理解态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单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) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握DP的关键在于: 彻底理解二进制态表示 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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08-13
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