【HAOI2016】BZOJ4565 字符合并题解(区间DP+状压DP)

本文解析了BZOJ4565题目的解题思路,通过动态规划方法,针对长度为n的01串,每次合并相邻m个字符,求得最大价值。介绍了状态定义、转移方程及优化技巧,最终给出AC代码。

题目:BZOJ4565.
题目大意:给定一个长度为 n n n的01串 a i a_i ai,每次可以合并相邻 m m m个字符,并给出每种情况合并后得到的字符 c i c_i ci与价值 v i v_i vi,求最大价值.
1 ≤ n ≤ 300 , 1 ≤ m ≤ 8 , 0 ≤ a i , c i ≤ 1 , 1 ≤ v i &lt; 2 31 1\leq n\leq 300,1\leq m\leq 8,0\leq a_i,c_i\leq 1,1\leq v_i&lt;2^{31} 1n300,1m8,0ai,ci1,1vi<231.

f [ l ] [ r ] [ S ] f[l][r][S] f[l][r][S]表示将区间 [ l , r ] [l,r] [l,r]合并成串 S S S后的最大价值,由于将一个长度确定的串合并后长度仍然确定,所以 S S S可以用二进制状压而不是三进制.

转移时考虑枚举一个左端点 l l l和中点 m i d mid mid,并且钦定 [ m i d + 1 , r ] [mid+1,r] [mid+1,r]合并后变成一个字符,这样转移可以减小常数.

时间复杂度 O ( 2 m n 3 ) O(2^mn^3) O(2mn3),由于常数较小可以过.

代码如下:

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

#define Abigail inline void
typedef long long LL;

const int N=300,M=8;
const LL INF=(1LL<<60)-1;

char s[N+9];
int n,m,a[N+9];

void Get_a(){
  for (int i=1;i<=n;++i) a[i]=s[i]-'0';
} 

int siz[N+9];

void Get_siz(){
  for (int i=1;i<=n;++i){
  	siz[i]=siz[i-1]+1;
  	if (siz[i]==m) siz[i]=1;
  }
}

int c[(1<<M)+9],v[(1<<M)+9];
LL dp[N+9][N+9][(1<<M)+9];

void Get_dp(){
  for (int l=1;l<=n;++l)
    for (int r=l;r<=n;++r)
      for (int g=0;g<1<<m-1;++g) dp[l][r][g]=-INF;
  for (int i=1;i<=n;++i) dp[i][i][a[i]]=0;
  for (int l=n;l>=1;--l)
    for (int len=1;l+len-1<=n;++len){
      int mid=l+len-1,t=siz[len];
      for (int g=0;g<1<<t;++g){
        for (int r=mid+1;r<=n;r+=m-1){
          LL *now=dp[l][r]; 
		  if (t==m-1){
            now[c[g<<1]]=max(now[c[g<<1]],dp[l][mid][g]+dp[mid+1][r][0]+v[g<<1]);
            now[c[g<<1|1]]=max(now[c[g<<1|1]],dp[l][mid][g]+dp[mid+1][r][1]+v[g<<1|1]);
		  }else{
		  	now[g<<1]=max(now[g<<1],dp[l][mid][g]+dp[mid+1][r][0]);
		  	now[g<<1|1]=max(now[g<<1|1],dp[l][mid][g]+dp[mid+1][r][1]);
          }
        }
	  }
    }
}

LL ans;

void Get_ans(){
  for (int g=0;g<1<<siz[n];++g) ans=max(ans,dp[1][n][g]);
}

Abigail into(){
  scanf("%d%d",&n,&m);
  scanf("%s",s+1);
  for (int g=0;g<1<<m;++g)
    scanf("%d%d",&c[g],&v[g]);
}

Abigail work(){
  Get_a();
  Get_siz();
  Get_dp();
  Get_ans();
}

Abigail outo(){
  printf("%lld\n",ans);
}

int main(){
  into();
  work();
  outo();
  return 0;
}
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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