hdu2820 Permutaion

本文介绍了一种基于连通性的状态压缩动态规划方法,用于解决排列问题。通过构造图来表示排列之间的相邻关系,利用状态压缩来优化计算过程。详细阐述了如何将问题转化为图上的路径查找,并使用树状数组进行状态转移,最终得出解决方案。

这题的题意很好看懂,我的做法是基于连通性的状态压缩动态规划。

想到这个做法是我看到K这一维只有4

 我把这个构成一个N个点的图,两个点有边当且仅当在排列中两个数能相邻。

每一个可行的排列对应一个图上的有方向的通路

一条通路每个点都有前结点和后结点(除首尾外)

这和论文上的那个生成树计数的那个题很像。

轮廓线上有K个点,记录每个点所在的连通分量(有4个值)和是否有前结点和后结点(有4个值)

每个状态用4位存

从(m)-(m+k-1)到(m+1)-(m+k)转移时注意第(m+1)到(m+k)中一定要的点和(m)在同一个连通分量中

我的代码写的不好,是JAVA的

 

 

import java.util.*;


public class Main{
	static long mod=1000000007;
	static TreeMap<Integer,Long> tree=new TreeMap<Integer,Long>();
	static int n,k;
	static long to4(int a)
	{
		int[] z=new int[100];
		for(int q=0;q<100;q++)
		{
			z[q]=a&3;
			a>>=2;
		}
		long s=0;
		for(int q=99;q>=0;q--)
		{
			s*=10;
			s+=z[q];
		}
		return s;
	}
	static void init(int idx,int st,long num)
	{
		int[] z=new int[10];
		int[] x=new int[10];
		int s=st;
		int max=-1;
		for(int q=1;q<=k;q++)
		{
			z[q]=s&3;
			s>>=2;
			x[q]=s&3;
			s>>=2;
			if(x[q]>max)
				max=x[q];
		}
		int[] c=z.clone();
		int[] v=x.clone();
		for(int q=-1;q<=max;q++)
			for(int w=-1;w<=max;w++)
			{
				z=c.clone();
				x=v.clone();
				if(!(q==w&&q>=0&&w>=0))
				{
					if(q==-1&&w==-1)
					{
						z[idx]=3;
						x[idx]=max+1;
					}
					if(q>=0&&w>=0)
					{
						z[idx]=0;
						x[idx]=q;
						boolean t=false,y=false;
						for(int e=1;e<idx;e++)
							if(x[e]==q&&(z[e]==1||z[e]==3))
							{
								z[e]-=1;
								t=true;
							}
						for(int e=1;e<idx;e++)
							if(x[e]==w&&(z[e]==2||z[e]==3))
							{
								z[e]-=2;
								y=true;
							}
						for(int e=1;e<idx;e++)
							if(x[e]==w)
								x[e]=q;
					}
					if(q==-1&&w>=0)
					{
						z[idx]=2;
						x[idx]=w;
						boolean t=false;
						for(int e=1;e<idx;e++)
							if(x[e]==w&&(z[e]==2||z[e]==3))
							{
								z[e]-=2;
								t=true;
							}
						if(!t)
							continue;
					}
					if(q>=0&&w==-1)
					{
						z[idx]=1;
						x[idx]=q;
						boolean t=false;
						for(int e=1;e<idx;e++)
							if(x[e]==q&&(z[e]==1||z[e]==3))
							{
								t=true;
								z[e]-=1;
							}
						if(!t)
							continue;
					}
					int ma=-1;
					for(int e=1;e<=idx;e++)
						x[e]+=10;
					for(int e=1;e<=idx;e++)
					{
						if(x[e]==ma+1)
							ma++;
						if(x[e]>ma+1)
						{
							for(int r=e+1;r<=idx;r++)
								if(x[r]==x[e])
								x[r]=ma+1;
							x[e]=ma+1;
							ma++;
						}
					}
		st=0;
		for(int e=idx;e>=1;e--)
		{
			st<<=2;
			st|=x[e];
			st<<=2;
			st|=z[e];
		}
		if(tree.containsKey(st))
			tree.put(st,num+tree.get(st));
		else
			tree.put(st,num);
				}
			}
	}
	static void work(int st,long num)
	{
		int[] z=new int[10];
		int[] x=new int[10];
		int s=st;
		int max=0;
		for(int q=1;q<=k;q++)
		{
			z[q]=s&3;
			s>>=2;
			x[q]=s&3;
			s>>=2;
			if(x[q]>max)
				max=x[q];
		}
		s=st;
		int[] c=z.clone();
		int[] v=x.clone();
		for(int q=-1;q<=max;q++)
			for(int w=-1;w<=max;w++)
			{
				z=c.clone();
				x=v.clone();
				if(!(q==w&&q>=0&&w>=0))
				{
					if(q==-1&&w==-1)
					{
						z[k+1]=3;
						x[k+1]=max+1;
					}
					if(q>=0&&w>=0)
					{
						z[k+1]=0;
						x[k+1]=q;
						boolean t=false,y=false;
						for(int e=1;e<k+1;e++)
							if(x[e]==q&&(z[e]==1||z[e]==3))
							{
								z[e]-=1;
								t=true;
							}
						for(int e=1;e<k+1;e++)
							if(x[e]==w&&(z[e]==2||z[e]==3))
							{
								z[e]-=2;
								y=true;
							}
						for(int e=1;e<k+1;e++)
							if(x[e]==w)
								x[e]=q;
						if(t==false||y==false)
							continue;
					}
					if(q==-1&&w>=0)
					{
						z[k+1]=2;
						x[k+1]=w;
						boolean t=false;
						for(int e=1;e<k+1;e++)
							if(x[e]==w&&(z[e]==2||z[e]==3))
							{
								z[e]-=2;
								t=true;
							}
						if(!t)
							continue;
					}
					if(q>=0&&w==-1)
					{
						z[k+1]=1;
						x[k+1]=q;
						boolean t=false;
						for(int e=1;e<k+1;e++)
							if(x[e]==q&&(z[e]==1||z[e]==3))
							{
								t=true;
								z[e]-=1;
							}
						if(!t)
							continue;
					}
					boolean t=false;
					for(int e=2;e<=k+1;e++)
						if(x[e]==x[1])
							t=true;
					if(!t)
						continue;
					
					
					
					
					for(int e=1;e<=k;e++)
					{
						x[e]=10+x[e+1];
						z[e]=z[e+1];
					}
					int ma=-1;
					for(int e=1;e<=k;e++)
					{
						if(x[e]==ma+1)
							ma++;
						if(x[e]>ma+1)
						{
							for(int r=e+1;r<=k;r++)
								if(x[r]==x[e])
								x[r]=ma+1;
							x[e]=ma+1;
							ma++;
						}
					}
					st=0;
					for(int e=k;e>=1;e--)
					{
						st<<=2;
						st|=x[e];
						st<<=2;
						st|=z[e];
					}
					if(tree.containsKey(st))
						tree.put(st,(num+tree.get(st))%mod);
					else
						tree.put(st,num);
				}
			}
	}
	public static void main(String[] args) {
		Scanner scan=new Scanner(System.in);
		for(;scan.hasNext();)
		{
		n=scan.nextInt();
		k=scan.nextInt();
		if(k>n-1)
			k=n-1;
		if(k==0)
		{
			System.out.println(0);
			continue;
		}
		if(k==1)
		{
			System.out.println(2);
			continue;
		}
		tree.clear();
		tree.put(3,1l);
		int[] z=new int[10000];
		long[] x=new long[10000];
		int num=0;
		for(int q=2;q<=k;q++)
		{
			num=0;
			int a=-1;
			for(;a!=tree.lastKey();)
			{
				a=tree.higherKey(a);
				z[num]=a;
				x[num]=tree.get(a);
				num++;
			}
			tree.clear();
			for(int w=0;w<num;w++)
				init(q,z[w],x[w]);
		}
		for(int p=k+1;p<=n;p++)
		{
			num=0;
			int a=-1;
			for(;a!=tree.lastKey();)
			{
				a=tree.higherKey(a);
				z[num]=a;
				x[num]=tree.get(a);
				num++;
			}
			tree.clear();
			for(int q=0;q<num;q++)
				work(z[q],x[q]);
		}
		num=0;
		long sum=0;
		int a=-1;
		int[] c=new int[10];
		for(;a!=tree.lastKey();)
		{
			a=tree.higherKey(a);
			z[num]=a;
			x[num]=tree.get(a);
			int u=z[num];
			boolean i=true;
			for(int q=0;q<k;q++)
			{
				u>>=2;
				c[q]=u&3;
				u>>=2;
				if(c[q]!=0)
					i=false;
			}
			if(i)
			{
				sum+=x[num];
				sum%=mod;
			}
			num++;
		}
		System.out.println(sum);
		}
	}

}

 

 

 

 

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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