POJ-3311(状压dp)

该博客讨论了如何使用Floyd算法解决图中从点0出发,遍历每个点至少一次并返回点0的最小花费问题。通过构建dp数组进行动态规划,博主给出了两种解决方案,一种包含完整的Floyd算法步骤,另一种则没有。虽然在POJ数据集上通过,但博主指出这种简化方法可能无法应对更严格的数据。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
/*
题目大意:
给定n + 1个点的图,点与点之间的边权值已知,从点0出发,问经过每个点至少一次后回到点0的最
小花费是多少。

思路:
因为每个点可以经过无数次,所以可以先用Floyd求出所有点两两之间的最短距离。
定义dp[][],第一维表示当前已经到过的点的集合,1表示到过,0表示没到过;第二维表示当前在哪
个点。因为每个点可以经过无数次,所以dp的时候不需要一定得从到过的点去到没到过的点,可以从
到过的点去到到过的点,这样去状压dp,得到的最终答案就是dp[(1 << (n + 1)) - 1][0]

*/
typedef long long ll;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const double eps = 1e-6;

int G[15][15];
int dp[1 << 15][15];

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d", &n) && n)
    {
        for(int i = 0; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 0; j <= n; j++)
            {
                scanf("%d", &G[i][j]);
            }
        }

        memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));
        dp[1][0] = 0;
        for(int i = 0; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 0; j <= n; j++)
            {
                for(int k = 0; k <= n; k++)
                {
                    G[j][k] = min(G[j][k], G[j][i] + G[i][k]);
                }
            }
        }

        for(int i = 1; i < (1 << (n + 1)); i += 2)
        {
            for(int j = 0; j <= n; j++)
            {
                if(!(i & (1 << j))) continue;
                for(int k = 0; k <= n; k++)
                {
                    dp[i | (1 << k)][k] = min(dp[i | (1 << k)][k], dp[i][j] + G[j][k]);
                }
            }
        }

        printf("%d\n", dp[(1 << (n + 1)) - 1][0]);
    }

    return 0;
}

/*
// 这是第一次通过这道题的代码,应该是POJ的数据比较弱。
// 这道题正常来说这个代码是过不了的,因为我甚至Floyd都没有跑。
// 过得不明不白,还好有做到HDU-5418。

int main()
{
    int n;
    while(scanf("%d", &n) && n)
    {
        for(int i = 0; i <= n; i++)
        {
            for(int j = 0; j <= n; j++)
            {
                scanf("%d", &G[i][j]);
            }
        }
        memset(dp, 0x3f, sizeof(dp));
        dp[1][0] = 0;
        
        for(int i = 1; i < ((1 << (n + 1))); i += 2)
        {
            for(int j = 0; j <= n; j++)
            {   
                for(int k = 0; k <= n; k++)
                {
                    if(!((i >> k) & 1)) continue;
                    dp[i | (1 << j)][j] = min(dp[i | (1 << j)][j], dp[i][k] + G[k][j]);
                }
            }
        }

        int ans = INF;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            ans = min(ans, dp[(1 << (n + 1)) - 1][i] + G[i][0]);
        }
        printf("%d\n", ans);

    }

    return 0;
}
*/
DP超详细教程:从入门到精通 DP动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理态可以用二进制表示的问题。下面我将用最详细、最系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、DP的本质 1.1 什么是缩? 缩的核心思想是:用二进制位来表示某种态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要态? 传统DP在表示某些态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问题:要记录哪些格子被占用 任务分配问题:要记录哪些任务已被分配 路径问题:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制缩,一个整数就能表示复杂的态。 二、DP的三大组成部分 2.1 态表示 用一个整数的二进制形式表示态: 每一位代表一个元素的态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 态转移 定义如何从一个态转移到另一个态,通常包括: 检查当前态的某些位 根据条件修改某些位 生成新态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是缩后的态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 最低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、DP的优化技巧 6.1 预处理合法态 很多问题中,大部分态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前和上一个态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前态 // 态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问题与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:态数是2ⁿ,不是n 初始态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间态:将二进制态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单问题(如LeetCode 464、526题) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维(如需要同时缩多个态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习题目推荐 入门题: LeetCode 78. Subsets(理解态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单DP) 中等题: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典题: POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制) 挑战题: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握DP的关键在于: 彻底理解二进制态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问题继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
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