【JZOJ4228】C

description

在远古的YL国大地上,有n个祭坛,每个祭坛上四个方向写有“艄、毜、鼛、瓯”四个大字,其实这在YL国古代分别是“东、南、西、北”的意思。
YL国每年都要举行祈福消灾的祭祀活动,这个时候,每个祭坛都要在艄毜鼛瓯四个方向中选一个方向,祭坛将向这个方向发出一道隐形的光线,如果两个祭坛发出的光线相交,或者祭坛发出的光线经过了别的祭坛,则祭祀不仅不能成功还将遭到上天的惩罚,如果这些条件都满足则祭祀将成功,YL国在接下来的一年内将不会有任何灾难,甚至只会有人出生不会有人死亡。
抽象的来说,如果我们以“艄”方向为x轴,“瓯”方向为y轴,建立笛卡尔坐标系,那么每个祭坛将会对应一个整点。每个点向上下左右四个方向之一连出一条射线,这些射线不能相交且射线不能经过除了发出点之外的其他点}。
现在他们又到了祭祀活动的时候,他们想知道,有多少种方法选择每个祭坛的方向},使得自己的祭祀能成功?输出方案数对998244353取模后的值}。


analysis

  • DPDPDP

  • 首先这题很好骗分,dfsdfsdfs常数打得好可以拿404040左右

  • 对于一种合法的情况,只需知道向上的点纵坐标最小的点向下的点纵坐标最大的点向右的点纵坐标最大及最小的点就可以转移了

  • 基于此先按照xxx排序,设f[now][l][r][u][d]f[now][l][r][u][d]f[now][l][r][u][d]表示到第nownownow轮时,当前向右的点纵坐标最大最小的点为l,rl,rl,r,向上的点纵坐标最小的点是uuu,向下的点纵坐标最大的点是ddd,那么就可以O(n5)O(n^5)O(n5)DPDPDP

  • 注意剪枝一些000和不合法的情况,上限完全达不到O(n5)O(n^5)O(n5)

  • 对于nownownow一维,滚动一下空间就可以接受了


code

#pragma GCC optimize("O3")
#pragma G++ optimize("O3")
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#define maxN 60
#define mod 998244353
#define ll long long
#define reg register ll
#define fo(i,a,b) for (reg i=a;i<=b;++i)
#define fd(i,a,b) for (reg i=a;i>=b;--i)
#define O3 __attribute__((optimize("-O3")))

using namespace std;

ll f[2][maxN][maxN][maxN][maxN];
ll n,now,las,ans;

struct node
{
	ll x,y;
}a[maxN];

O3 inline ll read()
{
	ll x=0,f=1;char ch=getchar();
	while (ch<'0' || '9'<ch){if (ch=='-')f=-1;ch=getchar();}
	while ('0'<=ch && ch<='9')x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
	return x*f;
}
O3 inline bool cmp(node a,node b)
{
	return a.x<b.x || (a.x==b.x && a.y<b.y);
}
O3 inline ll min(ll x,ll y)
{
	if (!y)return x;if (!x)return y;
	return a[x].y<a[y].y?x:y;
}
O3 inline ll max(ll x,ll y)
{
	if (!y)return x;if (!x)return y;
	return a[x].y>a[y].y?x:y;
}
O3 inline bool judge(ll x,ll y,ll z)
{
	if ((z==1 && a[y].x==a[x+1].x && a[y].y>a[x+1].y)
	|| (z==2 && a[y].x==a[x+1].x && a[y].y<a[x+1].y)
	|| (z==3 && a[y].y==a[x+1].y && a[y].x<a[x+1].x)
	|| (z==4 && a[y].y==a[x+1].y && a[y].x>a[x+1].x))return 0;
	return 1;
}
O3 int main()
{
	//freopen("T3.in","r",stdin);
	n=read();
	fo(i,1,n)a[i].x=read(),a[i].y=read();
	sort(a+1,a+n+1,cmp);
	now=f[0][0][0][0][0]=1;
	fo(i,0,n-1)
	{
		fo(j,1,4)
		{
			bool bz=1;
			fo(k,1,n)if (!judge(i,k,j))
			{
				bz=0;break;
			}
			if (bz)
			{
				fo(l,0,i)fo(r,0,i)
				fo(u,0,i)fo(d,0,i)if (f[las][l][r][u][d])
				{
					if (j==1 && (a[l].y<a[i+1].y || !l))
					(f[now][l][r][min(i+1,u)][d]+=f[las][l][r][u][d])%=mod;//up

					if (j==2 && (a[r].y>a[i+1].y || !r))
					(f[now][l][r][u][max(i+1,d)]+=f[las][l][r][u][d])%=mod;//down

					if (j==3 && ((a[u].y>a[i+1].y && a[d].y<a[i+1].y) || (!u && !d) 
					|| (a[u].y>a[i+1].y && !d) || (a[d].y<a[i+1].y && !u)))
					(f[now][l][r][u][d]+=f[las][l][r][u][d])%=mod;//left

					if (j==4)(f[now][max(i+1,l)][min(i+1,r)][u][d]+=f[las][l][r][u][d])%=mod;//right
				}
			}
		}
		now^=1,las^=1;
		memset(f[now],0,sizeof(f[now]));
	}
	fo(l,0,n)fo(r,0,n)
	fo(u,0,n)fo(d,0,n)(ans+=f[las][l][r][u][d])%=mod;
	printf("%lld\n",ans);
	return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的集后,能够覆盖的节集合。 - 可以通过预处理每个的邻域信息(包括自身和所有直接连接的),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节出发一步能到达的所有节集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节)。如果是,则记录此时使用的最少节数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的集合为 mask 时所能覆盖的集合 int min_nodes; // 最小覆盖数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节,并且节数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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