bzoj1002 [FJOI2007]轮状病毒 矩阵树定理

本文探讨了一个特定图的生成树数量计算问题,采用矩阵树定理结合高精度算法实现。通过分析图的矩阵特性,发现了递推规律f[n]=3f[n-1]-f[n-2]+2,利用自定义高精度数类实现递推计算。

Description


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
求这样一个东西的生成树方案数量

Solution


正解可能是dp啥的,直接上矩阵树定理然后套高精度就完事儿了
如果把矩阵写出来可以发现对角线上全是3,然后两边都是-1。找一波规律可以发现f[n]=3f[n-1]-f[n-2]+2

Code


#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
#define rep(i,st,ed) for (int i=st;i<=ed;++i)
#define drp(i,st,ed) for (int i=st;i>=ed;--i)
#define fill(x,t) memset(x,t,sizeof(x))

const int MOD=1000;
const int N=105;
const int L=105;

struct num {
	int s[L],len;

	inline bool operator ==(num b) {
		num a=*this;
		if (a.len!=b.len) return 0;
		drp(i,a.len,1) if (a.s[i]!=b.s[i]) return 0;
		return 1;
	}
	inline bool operator !=(num b) {
		return !(*this==b);
	}

	inline bool operator <(num b) {
		num a=*this;
		if (a.len<b.len) return 1;
		if (a.len>b.len) return 0;
		drp(i,a.len,1) {
			if (a.s[i]<b.s[i]) return 1;
			else if (a.s[i]>b.s[i]) return 0;
		}
		return 0;
	}
	inline bool operator <=(num b) {
		num a=*this;
		if (a<b||a==b) return 1;
		return 0;
	}
	inline bool operator >(num b) {
		num a=*this;
		if (a.len>b.len) return 1;
		if (a.len<b.len) return 0;
		drp(i,a.len,1) {
			if (a.s[i]>b.s[i]) return 1;
			else if (a.s[i]<b.s[i]) return 0;
		}
		return 0;
	}
	inline bool operator >=(num b) {
		num a=*this;
		if (a>b||a==b) return 1;
		return 0;
	}
	inline num operator +(num b) {
		num a=*this,c=(num) { {0},std:: max(a.len,b.len)};
		int v=0;
		rep(i,1,c.len) {
			c.s[i]=(a.s[i]+b.s[i]+v)%MOD;
			v=(a.s[i]+b.s[i]+v)/MOD;
		}
		if (v) {
			c.len+=1;
			c.s[c.len]=v;
		}
		return c;
	}
	inline num operator -(num b) {
		num a=*this,c=(num) { {0},std:: max(a.len,b.len)};
		rep(i,1,c.len) {
			c.s[i]=a.s[i]-b.s[i];
			if (c.s[i]<0) {
				c.s[i]+=MOD;
				a.s[i+1]-=1;
			}
		}
		while (!c.s[c.len]&&c.len>1) c.len-=1;
		return c;
	}
	inline num operator *(num b) {
		num a=*this,c=(num) { {0},a.len+b.len};
		rep(i,1,a.len) {
			rep(j,1,b.len) {
				c.s[i+j-1]+=a.s[i]*b.s[j];
			}
		}
		rep(i,1,a.len+b.len) {
			c.s[i+1]+=c.s[i]/MOD;
			c.s[i]%=MOD;
		}
		while (!c.s[c.len]&&c.len>1) c.len-=1;
		return c;
	}
	inline num operator /(int b) {
		num a=*this,c=(num) { {0},a.len};
		int v=0;
		drp(i,len,1) {
			int t=v*MOD+a.s[i];
			c.s[i]=t/b;
			v=t%b;
		}
		while (!c.s[c.len]&&c.len>1) c.len-=1;
		return c;
	}
	inline void read() {
		fill(s,0); len=0;
		char st[L];
		scanf("%s",st);
		int v=0,i;
		for (i=strlen(st)-1; i >= 3; i-=3) {
			rep(j,i-2,i) v=v*10+st[j]-'0';
			s[++len]=v;
			v=0;
		}
		rep(j,0,i) v=v*10+st[j]-'0';
		s[++len]=v;
	}
	inline void output() {
		num tmp=*this;
		int i=tmp.len;
		while (!tmp.s[i]&&i>1) {
			i-=1;
		}
		printf("%d",tmp.s[i]);
		drp(j,i-1,1) {
			int v=tmp.s[j];
			int f[5]= {0};
			rep(k,1,3) {
				f[k]=v%10;
				v/=10;
			}
			drp(k,3,1) printf("%d",f[k]);
		}
		printf("\n");
	}
} f[N],two,thr;

int main(void) {
	int n; scanf("%d",&n);
	two.len=1; two.s[1]=2;
	thr.len=1; thr.s[1]=3;
	f[1].len=f[1].s[1]=f[2].len=1;
	f[2].s[1]=5;
	rep(i,3,n) f[i]=f[i-1]*thr-f[i-2]+two;
	f[n].output();
	return 0;
}
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 QueueForMcu 基于单片机实现的队列功能模块,主要用于8位、16位、32位非运行RTOS的单片机应用,兼容大多数单片机平台。 开源代码:https://.com/xiaoxinpro/QueueForMcu 一、特性 动态创建队列对象 动态设置队列数据缓冲区 静态指定队列元素数据长度 采用值传递的方式保存队列数据 二、快速使用 三、配置说明 目前QueueForMcu只有一个静态配置项,具体如下: 在文件 中有一个宏定义 用于指定队列元素的数据长度,默认是 ,可以根据需要更改为其他数据类型。 四、数据结构 队列的数据结构为 用于保存队列的状态,源码如下: 其中 为配置项中自定义的数据类型。 五、创建队列 1、创建队列缓存 由于我们采用值传递的方式保存队列数据,因此我们在创建队列前要手动创建一个队列缓存区,用于存放队列数据。 以上代码即创建一个大小为 的队列缓存区。 2、创建队列结构 接下来使用 创建队列结构,用于保存队列的状态: 3、初始化队列 准备好队列缓存和队列结构后调用 函数来创建队列,该函数原型如下: 参数说明: 参考代码: 六、压入队列 1、单数据压入 将数据压入队列尾部使用 函数,该函数原型如下: 参数说明: 返回值说明: 该函数会返回一个 枚举数据类型,返回值会根据队列状态返回以下几个值: 参考代码: 2、多数据压入 若需要将多个数据(数组)压入队列可以使用 函数,原理上循环调用 函数来实现的,函数原型如下: 参数说明: 当数组长度大于队列剩余长度时,数组多余的数据将被忽略。 返回值说明: 该函数将返回实际被压入到队列中的数据长度。 当队列中的剩余长度富余...
题目描述 有一个 $n$ 个点的棋盘,每个点上有一个数字 $a_i$,你需要从 $(1,1)$ 走到 $(n,n)$,每次只能往右或往下走,每个格子只能经过一次,路径上的数字和为 $S$。定义一个点 $(x,y)$ 的权值为 $a_x+a_y$,求所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 输入格式 第一行一个整数 $n$。 接下来 $n$ 行,每行 $n$ 个整数,表示棋盘上每个点的数字。 输出格式 输出一个整数,表示所有满足条件的路径中,所有点的权值和的最小值。 数据范围 $1\leq n\leq 300$ 输入样例 3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 输出样例 25 算法1 (树形dp) $O(n^3)$ 我们可以先将所有点的权值求出来,然后将其看作是一个有权值的图,问题就转化为了在这个图中求从 $(1,1)$ 到 $(n,n)$ 的所有路径中,所有点的权值和的最小值。 我们可以使用树形dp来解决这个问题,具体来说,我们可以将这个图看作是一棵树,每个点的父节点是它的前驱或者后继,然后我们从根节点开始,依次向下遍历,对于每个节点,我们可以考虑它的两个儿子,如果它的两个儿子都被遍历过了,那么我们就可以计算出从它的左儿子到它的右儿子的路径中,所有点的权值和的最小值,然后再将这个值加上当前节点的权值,就可以得到从根节点到当前节点的路径中,所有点的权值和的最小值。 时间复杂度 树形dp的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码 算法2 (动态规划) $O(n^3)$ 我们可以使用动态规划来解决这个问题,具体来说,我们可以定义 $f(i,j,s)$ 表示从 $(1,1)$ 到 $(i,j)$ 的所有路径中,所有点的权值和为 $s$ 的最小值,那么我们就可以得到如下的状态转移方程: $$ f(i,j,s)=\min\{f(i-1,j,s-a_{i,j}),f(i,j-1,s-a_{i,j})\} $$ 其中 $a_{i,j}$ 表示点 $(i,j)$ 的权值。 时间复杂度 动态规划的时间复杂度是 $O(n^3)$。 C++ 代码
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