HDU 4734 F(x)

本文介绍了一种使用数位动态规划(数位DP)解决特定类型问题的方法。通过递归函数实现状态转移,并利用记忆化搜索减少重复计算,有效地解决了数字范围内的计数问题。

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数位dp水题。

#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;

typedef long long ll;
ll a, b, fa = 0, p = 1, ans;
ll dp[12][10000];
ll s[12], w[20] = {1};

ll dfs(int pos, ll pre, int lim){
    if(pos < 1){
        return pre >= 0;
    }
    if(!lim && dp[pos][pre] != -1){
        return dp[pos][pre];
    }
    int end = lim ? s[pos] : 9;
    ll ret = 0;
    for(int i = 0; i <= end; i++){
        ret += dfs(pos - 1, pre - i * w[pos - 1], lim && (i == end));
    }
    if(!lim){
        dp[pos][pre] = ret;
    }
    return ret;
}

int main(){
    int T;
    memset(dp, -1, sizeof(dp));
    scanf("%d", &T);
    for(int i = 1; i <= 20; i++) w[i] = w[i - 1] * 2;
    for(int kase = 1; kase <= T; kase++){   
        int len = 0;
        ans = fa = 0, p = 1;
        scanf("%d%d", &a, &b);
        while(a){
            fa += a % 10 * p;
            a /= 10;
            p <<= 1;
        }
        while(b){
            s[++len] = b % 10;
            b /= 10;
        }
        ans += dfs(len, fa, 1);
        printf("Case #%d: %lld\n", kase, ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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