CDOJ 1307 ABCDE dp, 前缀和优化

Atcoder 前缀和优化DP Candies 线性DP 阅读详情

题目链接:http://acm.uestc.edu.cn/#/problem/show/1307
题意:
在数电中,有一种码,类似BCD码这种玩意儿

第i位如果为1的话,那么ans+=a[i],a[i]是这一位的位权

然后现在给你一个n,问你一共有多少种码可以表示1~n的所有数呢?

1,1,2和2,1,1视作一样。

题外话:

去年有幸来到电子科技大学打了第一次ACM较为正规的比赛,现场第一次打了二等奖,但是没有解出来这个题。物是人非,再过一周又要去电大参加比赛了,熟悉的场景,但是队友却不同了。不知道今年能否实现目标,该加油了。

解法:
DP。
首先考虑这个东西,如果不视作一样的话,就很简单了

dp[i]表示当前和为i的方案数,显然这个玩意儿能够一直转移到2i-1去。(比如5,你转移到最大的肯定是3,不然就无法表示出1,2,3,4,5每个数了,这很显然)

由于视作一样,那么我们只要维护一个当前的最大值就好了,保证这个序列是递增的,这样就都不会一样了。

dp[i][j]表示现在和为i,最大值为j的方案数有多少。

转移:
朴素的n^3的方程是
dp[i+k][k]+=dp[i][j],k从j取到n,这里没有考虑i转移到2∗i−1,但是不影响,接下来就是前缀和优化了
我们不妨多写几个式子出来
dp[0][0]=0
dp[1][1]=1
dp[2][1]=1
dp[3][1]=dp[2][1]
dp[3][2]=dp[2][1]
dp[4][2]=dp[3][1]
dp[5][2]=dp[4][1]+dp[3][2]
然后依次类推,然后你每项算出来显然是n^3显然会T掉吧,又观察这些式子是有规律,每一项都和dp[i-1][j-1]有关,这就让我们可以用前缀和就好了。
这就有了代码的关键式子:

dp[i][j]=(dp[i−1][j−1]+dp[i−j][j])

//CDOJ 1307

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int mod = 1e9+7;
long long dp[5010][5010];
long long ans[5010];

int main()
{
    dp[0][0] = 0;
    dp[1][1] = 1;
    dp[2][1] = 1;
    for(int i = 2; i <= 20; i++){
        dp[i][0] = 0;
        dp[i][1] = 1;
        for(int j = 1; j <= (i+1)/2; j++){
            dp[i][j] = (dp[i-1][j-1]+dp[i-j][j])%mod;
            ans[i] += dp[i][j];
            ans[i] %= mod;
            ///printf("dp[%d][%d] = %d  ", i, j, dp[i][j]);
        }
        ///printf("\n");
    }
    ans[1] = 1;
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        int n;
        scanf("%d", &n);
        printf("%lld\n", ans[n]);
    }
    return 0;
}
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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