两点间方格路径总数

通过动态规划的方法,分析从(0,0)到(a,b)的路径总数,递推公式为k[x][y] = k[x+1][y] + k[x][y+1]。边界条件是终点的行和列路径数为1。程序实现包括判断两点位置、初始化矩阵、自下向上自右向左计算路径总数。当存在障碍点时,路径总数等于无障碍路径总数减去经过障碍点的路径总数的平方。" 111624488,10295873,LabVIEW凸包算法实现与优化,"['图形学', '计算几何', 'C++', 'LabVIEW开发', '算法实现']

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题目描述:一个长方形,由m*n个大小相同的个子组成,左上角为坐标零点(0,0),求其中任意一点A(x1, y1)到点B(x3, y3)的路径总条数,认为x1<=x3,y1<=y3


分析:这题可以采用动态规划的思想,假设k[a][b]代表从(0,0)到(a,b)的路径的总条数,则有

递推公式:k[x][y] = k[x+1][y] + k[x][y+1],也就是从(x,y)到目的地的总路径数等于先向右(x+1, y)的总路径数k[x][y+1],与先向下k[x][y+1]路径总数之和

边界条件:如图,B点(终点)所在的行和列均只有一个选择,也就是k[row][] 与 k[][col]等于1

C++代码如下:
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int getPathNum( int row, int col )
{
	if ( row == 0 && col == 0 )//两点重合
		return 0;
	else if ( row == 0 || col == 0 )   //当两点在同一行或者同一列
		return 1;
	vector< vector<int> > path( row + 1 );
	for ( int i=0; i<=row; i++ )
		path[i].resize( col + 1 )
<think>好的,用户问的是“noip数方格”,我需要先确定这个问题的具体内容。首先,NOIP是全国青少年信息学奥林匹克联赛,题目通常涉及算法和编程。数方格可能是一个常见的竞赛题目,考察组合数学或动态规划等知识点。 首先,我得回忆一下常见的数方格问题。通常这类问题会要求计算一个网格中有多少个正方形、矩形,或者特定形状的图形。例如,计算n×m网格中的正方形数目,或者考虑某些限制条件下的情况,比如有障碍物时的数目。 用户的问题可能指的是基础的数方格问题,比如计算所有可能的正方形数目。如果是这样,我需要解释如何通过数学方法解决这个问题。例如,对于一个n行m列的网格,边长为k的正方形数目是(n−k+1)(m−k+1),然后对k从1到min(n,m)求和。 接下来,我需要考虑是否有更复杂的情况,比如矩形数目的计算,或者是否存在其他变种,例如统计包含特定点的方格数目,或者路径问题中的方格计数。此外,可能涉及动态规划的方法,例如在网格中寻找最大正方形等。 另外,可能用户提到的数方格问题可能是在特定条件下的,例如NOIP历年真题中的某个具体题目。我需要回想是否有相关的题目,例如NOIP普及组或提高组中出现过的类似问题。例如,2014年普及组的“比例简化”可能不太相关,但其他年份可能有网格路径或计数问题。 如果用户的问题较为基础,那么我需要分步骤解释如何计算正方形和矩形的数量。首先明确网格的构成,每个方格由顶点构成,或者由小正方形组成。对于正方形的计算,不同边长的正方形数目需要累加。而对于矩形,则是选择条不同的水平线和垂直线所组成的矩形数目,公式为组合数C(n+1,2)*C(m+1,2)。 此外,可能需要考虑时复杂度的优化,例如当n和m很大时,如何高效计算,或者是否存在递推关系。同时,给出具体的例子帮助理解,比如3×3网格中的正方形数目是14个(边长为1的9个,边长为2的4个,边长为3的1个),而矩形数目则是36个。 最后,确保回答结构清晰,步骤明确,用中文表达,并符合用户要求的格式,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。同时,检查LaTeX语法是否正确,避免错误。</think>在NOIP竞赛中,“数方格”问题通常涉及计算网格中特定形状(如正方形、矩形)的数量或满足某些条件的路径数目。以下是种常见情形的详细分析: --- ### 一、计算正方形数量 **问题描述**:在$n$行$m$列的网格中,求所有可能正方形的数量。 **关键思路**: 1. **边长为1的正方形**:数量为$n \times m$。 2. **边长为2的正方形**:数量为$(n-1) \times (m-1)$。 3. **边长为$k$的正方形**:数量为$(n - k + 1)(m - k + 1)$(当$k \leq \min(n, m)$时)。 **总数量公式**: $$ \text{总数量} = \sum_{k=1}^{\min(n, m)} (n - k + 1)(m - k + 1) $$ **示例**: - 对于$3 \times 3$的网格: - 边长为1:$3 \times 3 = 9$个 - 边长为2:$2 \times 2 = 4$个 - 边长为3:$1 \times 1 = 1$个 - 总计:$9 + 4 + 1 = 14$个正方形。 --- ### 二、计算矩形数量 **问题描述**:在$n$行$m$列的网格中,求所有可能矩形的数量。 **关键思路**: - 矩形由条不同的水平线和条不同的垂直线确定。 - 水平线选择方式:$C(n+1, 2) = \frac{(n+1)n}{2}$种。 - 垂直线选择方式:$C(m+1, 2) = \frac{(m+1)m}{2}$种。 **总数量公式**: $$ \text{总数量} = \frac{(n+1)n}{2} \times \frac{(m+1)m}{2} $$ **示例**: - 对于$3 \times 3$的网格: - 水平线选择:$C(4, 2) = 6$种 - 垂直线选择:$C(4, 2) = 6$种 - 总计:$6 \times 6 = 36$个矩形。 --- ### 三、动态规划扩展问题 若问题涉及复杂条件(如障碍物、最大正方形面积等),通常需用动态规划(DP)解决。例如: **问题**:在含障碍物的网格中,求最大正方形的边长。 **状态定义**: - $dp[i][j]$表示以$(i,j)$为右下角的最大正方形边长。 **转移方程**: $$ dp[i][j] = \begin{cases} 0 & \text{若当前位置是障碍物} \\ \min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1 & \text{否则} \end{cases} $$ --- ### 四、编程实现示例 ```python # 计算正方形总数 def count_squares(n, m): total = 0 for k in range(1, min(n, m) + 1): total += (n - k + 1) * (m - k + 1) return total # 计算矩形总数 def count_rectangles(n, m): return (n * (n + 1) // 2) * (m * (m + 1) // 2) print(count_squares(3, 3)) # 输出14 print(count_rectangles(3, 3)) # 输出36 ``` --- **总结**:数方格问题需根据具体条件选择数学公式或动态规划方法,核心是分析几何特征与递推关系。
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