状压dp+矩阵——洛谷 P1357 花园

本文介绍了一道关于状态压缩动态规划并使用矩阵快速幂进行优化的问题。通过枚举状态和转移来解决特定序列的计数问题,并给出了两种实现方式:一种是朴素的DP方法,另一种则是利用矩阵快速幂加速计算。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

https://www.luogu.org/problem/show?pid=1357
简单来说,这一题就是一个状压dp用矩阵优化;
但是这个矩阵也是最最最基础的矩阵了(floyd矩阵);
dp的话,和第一个题解hi一样的;
f[i][s]表示第i位时的方案,s为i~i-m+1的状态
然后转移的时候我们枚举i枚举2个s

if(v[j][k])f[i][j]=(f[i][j]+f[i-1][k])%mo;

这里的v[j][k]表示状态j是否可以转移到状态k;
这个数组是一开始直接暴力预处理的;
那么我的70分的代码(无滚存)

#include<bits/stdc++.h>
#define Ll long long
using namespace std;
bool v[64][64],ok[64];
int bb[10],b[10];
Ll f[100010][64];
Ll n,m,k,w,ans,mo=1e9+7;
void check(){
    int x=0,y=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)x=x*2+b[i];
    for(int i=2;i<=m+1;i++)y=y*2+b[i];
    for(int i=1;i<=m+1;i++)bb[i]=bb[i-1]+b[i];
    for(int i=m;i<=m+1;i++)
        if(bb[i]-bb[i-m]>k)return;
    v[x][y]=1; ok[x]=ok[y]=1;
}
void dfs(int x){
    if(x>m+1){check();return;}
    b[x]=1;dfs(x+1);
    b[x]=0;dfs(x+1);
}
void work(int x){
    memset(f,0,sizeof f);
    f[m][x]=1;
    for(int i=m+1;i<=n+m;i++)
        for(int j=0;j<=w;j++)
            for(int k=0;k<=w;k++)
                if(v[j][k])f[i][j]=(f[i][j]+f[i-1][k])%mo;
    ans=(ans+f[n+m][x])%mo;
}
int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&k);
    w=(1<<m)-1;
    dfs(1);
    for(int i=0;i<=w;i++)if(ok[i])work(i);
    printf("%lld",ans);
}

然后矩阵快速幂直接套上去就好了;
就是把那个v[][]直接自乘n次,然后算答案;

#include<bits/stdc++.h>
#define Ll long long
using namespace std;
struct jv{
    Ll a[64][64];
    jv(){memset(a,0,sizeof a);}
}v,a;
bool ok[64];
int bb[10],b[10];
Ll n,m,k,w,ans,mo=1e9+7;
void check(){
    int x=0,y=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)x=x*2+b[i];
    for(int i=2;i<=m+1;i++)y=y*2+b[i];
    for(int i=1;i<=m+1;i++)bb[i]=bb[i-1]+b[i];
    for(int i=m;i<=m+1;i++)
        if(bb[i]-bb[i-m]>k)return;
    v.a[x][y]=1; ok[x]=ok[y]=1;
}
void dfs(int x){
    if(x>m+1){check();return;}
    b[x]=1;dfs(x+1);
    b[x]=0;dfs(x+1);
}
jv cheng(jv a,jv b){
    jv c;
    for(int i=0;i<=w;i++)
        for(int j=0;j<=w;j++)
            for(int k=0;k<=w;k++)
                c.a[i][j]=(c.a[i][j]+a.a[i][k]*b.a[k][j])%mo;
    return c;        
}
jv ksm(jv x,Ll y){
    jv ans=x;
    for(y--;y;y>>=1,x=cheng(x,x))
        if(y&1)ans=cheng(ans,x);
    return ans;
}
int main()
{
    scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&k);
    w=(1<<m)-1;
    dfs(1);
    a=ksm(v,n);
    for(int i=0;i<=w;i++)if(ok[i])ans=(ans+a.a[i][i])%mo;
    printf("%lld",ans);
}
### 关于缩动态规划(DP)的相关题目与教程 #### 洛谷平台上的资源推荐 洛谷作为一个优质的在线编程练习网站,提供了大量有关缩动态规划的学习资料和实战题目。对于想要深入理解并掌握这一复杂算法的人来说,这些资源非常有价值。 #### 推荐的经典入门题库 - **P1433 吃奶酪**:这道题不仅涉及到了深度优先搜索加缩的思想,还融合了动态规划的概念,在解决过程中能够很好地锻炼选手对多种算法组合运用的能力[^2]。 - **PRZ - POI2004**:此问题同样是一道典型的缩动态规划应用实例,通过该题目的训练可以帮助加深对这类问题处理方法的理解[^3]。 #### 学习路径建议 为了更好地理解和实践缩动态规划,建议按照如下顺序逐步推进: - 熟悉二进制位运算操作的基础知识,这是实现高效编码的关键技能之一; - 复习基本的动态规划理论及其常见应用场景; - 结合具体案例研究如何定义合适的态表示形式以及设计有效的态转移方程; ```python def dp_solution(): """ 这里提供了一个简化版的缩动态规划框架, 实际编写时需根据具体问题调整参数设置及逻辑流程。 """ n = ... # 输入规模大小 state_size = 1 << n # 总共可能存在的不同态数 # 初始化记忆化数组,默认值设为无穷大或其他不可能取到的最大/最小边界条件 memo = [-1] * state_size def dfs(current_state, current_index): nonlocal memo if all_bits_set(current_state): return cost_to_end[current_index] if memo[current_state] != -1: return memo[current_state] min_cost = float('inf') for next_index in range(n): new_state = update_state_with_next_move(current_state, next_index) transition_cost = calculate_transition_expense(current_index, next_index) total_cost = transition_cost + dfs(new_state, next_index) min_cost = min(min_cost, total_cost) memo[current_state] = min_cost return min_cost result = dfs(initial_state(), start_position()) return result ``` 上述代码片段展示了利用函数`dfs()`来进行带备忘录的记忆化搜索过程,其中包含了几个重要的组成部分如初始化全局变量、判断终止条件、剪枝优化等技巧来提高求解效率。
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