HDU 3001 Travelling

本文介绍了一个使用三进制状态压缩动态规划解决旅行问题的方法。问题要求遍历所有城市且每个城市最多访问两次,以最小化总费用。通过状态压缩技巧,文章详细展示了如何编码实现这一复杂的旅行路线规划。
After coding so many days,Mr Acmer wants to have a good rest.So travelling is the best choice!He has decided to visit n cities(he insists on seeing all the cities!And he does not mind which city being his start station because superman can bring him to any city at first but only once.), and of course there are m roads here,following a fee as usual.But Mr Acmer gets bored so easily that he doesn't want to visit a city more than twice!And he is so mean that he wants to minimize the total fee!He is lazy you see.So he turns to you for help. Input
There are several test cases,the first line is two intergers n(1<=n<=10) and m,which means he needs to visit n cities and there are m roads he can choose,then m lines follow,each line will include three intergers a,b and c(1<=a,b<=n),means there is a road between a and b and the cost is of course c.Input to the End Of File.
Output
Output the minimum fee that he should pay,or -1 if he can't find such a route.
Sample Input
2 1
1 2 100
3 2
1 2 40
2 3 50
3 3
1 2 3
1 3 4
2 3 10
Sample Output
100
90
7 

  因为每个点最多走过两次,所以用三进制进行状态压缩。

#include<iostream>//三进制状态压缩DP
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int bit[11]={1,3,9,27,81,243,729,2187,6561,19683,59049};//一共3的10次方个状态
int dp[60000][12];//第一维代表状态,第二维代表当前位置
int num[60000][12];
int map[12][12];
const int INF=0x3f3f3f3f;
int n,m;
int nmin;
void Three()
{
    int i,j,b;
    for(i=0;i<=bit[10]-1;i++)
    {
        b=i;
        for(j=0;j<=9;j++)
        {
            num[i][j]=b%3;
            b/=3;
        }
    }
}
void Init()
{
    int i,j;
    memset(map,-1,sizeof(map));
    for(i=0;i<=bit[n]-1;i++)
    {
        for(j=0;j<=n-1;j++)
        {
            dp[i][j]=INF;
        }
    }
    for(j=0;j<=n-1;j++)
    {
        dp[bit[j]][j]=0;
    }
}
void DP()
{
    int i,j,flag,k,next;
    nmin=INF;
    for(i=0;i<=bit[n]-1;i++)
    {
        flag=1;
        for(j=0;j<=n-1;j++)
        {
            if(num[i][j]==0)
                flag=0;
            if(dp[i][j]==INF)
                continue;
            for(k=0;k<=n-1;k++)
            {
                if(j==k||num[i][k]>=2||map[k][j]==-1)
                    continue;
                next=i+bit[k];
                dp[next][k]=min(dp[next][k],dp[i][j]+map[j][k]);
            }
        }
        if(flag)
        {
            for(j=0;j<=n-1;j++)
            {
                nmin=min(nmin,dp[i][j]);//该状态下的最优解
            }
        }
    }
    return ;
}
int main()
{
    int a,b,c;
    Three();
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        Init();
        int i,j;
        for(i=0;i<=m-1;i++)
        {
            scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
            if(map[a-1][b-1]==-1)
                map[a-1][b-1]=map[b-1][a-1]=c;
            else map[a-1][b-1]=map[b-1][a-1]=min(map[a-1][b-1],c);
        }
        DP();
        if(nmin==INF) nmin=-1;
        printf("%d\n",nmin);
    }
    return 0;
}

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 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> dp(2, vector(size)); // 只保留当前和上一个状态 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
08-13
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值