HDU - 3652 B-number

本文探讨了如何使用数位DP算法解决一类特殊问题:找出1到n范围内既包含数字“13”又能被13整除的数的数量。通过分析代码实现细节,展示了如何高效地遍历数字的可能性。

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HDU - 3652 B-number(数位dp)

题目大意:1~n中有多少包含“13”并且能被“13”整除的。比如130,2613。
题目分析:数位dp。
当时主要是卡到了能被13整除这里。其实是145%13 = ((((1%13)* 10) + 4) %13) * 10 + 5)%13) = 2。跟字符串变成整数差不多。
代码如下:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int data[20], dp[20][20][20][2];

int dfs(int pos, int pre, int left, bool sta, bool limit)
{
    if(pos == -1)
    {
        if(left % 13 == 0 && sta)
        return 1;
        return 0;
    }

    if(!limit && dp[pos][pre == 1][left][sta]) return dp[pos][pre == 1][left][sta];
    int up = limit ? data[pos] : 9;
    int ans = 0;

    for(int i = 0; i <= up; i++)
    {
        if(pre == 1 && i == 3) ans += dfs(pos - 1, i, (left * 10 + i) % 13, true, limit && i == data[pos]);
        else ans += dfs(pos - 1, i, (left * 10 + i) % 13, sta, limit && i == data[pos]);
    }

    if(!limit) return dp[pos][pre][left][sta] = ans;
    return ans;
}

int solve(int n)
{
    int pos = 0;
    while(n)
    {
        data[pos++] = n % 10;
        n /= 10;
    }
    return dfs(pos - 1, -1, 0, false, true);
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d", &n))
    {
        printf("%d\n", solve(n));
    }
    return 0;
}
HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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