ZOJ 3791 An Easy Game DP

本文介绍了一道关于0-1串转换的问题,利用动态规划方法求解从一种状态转换到另一种状态的不同方案数。详细解析了状态定义、状态转移方程及实现代码。

题目链接:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3791

http://vjudge.net/contest/view.action?cid=52151#problem/D

浙大月赛


1.题意:

将一个长度为n的0-1串,变为另一个长度为n的0-1串,执行k次操作,每次操作将m个位置从0变为1或从1变为0,问你有多少种操作方法可以使源串变为目标串。

2.题解

(1)用dp[i][j]表示源串第i次操作后,与目标串不同的位置有几个。

(2)对于dp[i][j],有j个位置与目标串不同,所以可以将j个位置中的t个位置变为与目标串相同,把其余n-j个位置中的m-t个位置变为与目标串不同,转移方程就是dp[i][j-t+m-t]+=dp[i][j]*C(t,j)*C(m-t,n-j)

(3)如果j+m>n,那么t就无法从0开始枚举了,所以此时t从(m-(n-j))开始(m次操作中有n-j次操作落在n-j个相同位置的里面,还有m-(n-j)次操作落在j个不同位置的里面)。

(4)初始条件就是用cnt统计源串和目标串有多少个位置不一样,dp[0][cnt]=1,通过dp把路径都找出来,那么答案就是dp[k][0]。


code:

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
typedef long long LL;
const LL MOD=1000000009;
LL dp[111][111],c[111][111];
char s[111],d[111];

void _init(){
    c[0][0]=1;
    for(int i=1;i<=100;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,k,m, i,j,t,x;
    _init();
    while(scanf("%d%d%d",&n,&k,&m)==3){
        scanf("%s",s);
        scanf("%s",d);
        x=0;
        for(i=0;i<n;i++)
            if(s[i]!=d[i])x++;
        for(i=0;i<=k;i++)
            for(j=0;j<=n;j++)
            dp[i][j]=0;
        dp[0][x]=1;
        for(i=0;i<k;i++)//ith operation
            for(j=0;j<=n;j++){//j different
                if(dp[i][j]==0)continue;
                for(t=max(0,m-(n-j));t<=j&&t<=m;t++)//j+m should no biger than n or at least (m-(n-j)) should be change
                    dp[i+1][j-t+m-t]=(dp[i+1][j-t+m-t]+dp[i][j]*c[j][t]%MOD*c[n-j][m-t]%MOD)%MOD;
            }
        LL ans=dp[k][0];
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}


混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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