dp专辑F - Mondriaan's Dream [dp+dfs]

本文探讨了一种特定的矩形填充问题,给出了详细的数学模型和递推算法实现过程,并提供了一个具体的C语言代码示例。

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转自:http://hi.baidu.com/newmyl/blog/item/b1d3c609fd6009206b60fbb1.html


      当高度和宽度都为奇数时显然答案为0, 这个用面积的奇偶性就很容易得证

f[i][s1]为第i-1行全满且第i行状态为s1时的种数,便有如下递推关系:

f[i][s1] = sigma(f[i-1][s2]);
其中(s1, s2)整体作为一个放置方案, 这样f[h+1][0]即是答案了

      对于每一个位置,我们有三种放置方法:

1.       竖直放置

2.       水平放置

3.       不放置

d为当前列号 ,初始化d, s1, s2都为0;对应以上三种放置方法,s1, s2的调整为:

1. d = d + 1, s1 << 1 | 1, s2 << 1;

2. d = d + 2, s1 << 2 | 3, s2 << 2 | 3;

3. d = d + 1, s1 << 1,   s2 << 1 | 1;

先就第一种情况解释一下,另外的两种情况可以类推

S1<<1|1即为把s1的二进制表示后面加上一个1,对就于本题来说就是(d+1)列上放

置,s2<<1即为把s2的二进制表示后面加上一个0,对于本题来说就是(d+1)列上不放置。

       但为什么s1s2会如此变化呢?本人在此处想了好长时间,后来想明白了,s1对应于本行的状态,s2对应于上一行的状态,能竖直放置意味着上一行的(d+1)列是空着的,因此此时上一行的状态为s2<<1,同时竖置放置了之后,则本行(d+1)行放置了东西,状态于是变为s1<<1|1;

d = w时保存状态

对于初始时的f值,可以假设第0行全满,第一行只有两种放法:

1. 水平放置 d = d + 2, s << 2 | 3;
       2. 
不放置   d = d + 1, s << 1;
另外,利用滚动数组,可以减少空间的开销

还有一个可以提高较率的地方,当输入的 w > h 时,对调,因为横向的运算是指数

级的, 而列向的是线性的.


# include <stdio.h>
# include <string.h>
__int64 a[2][3000];
int t,n,m;
void dfs(int d,int mm)
{
    if(d==m)
    {
        a[0][mm]++;
        return;
    }
    if(d+1<=m)
        dfs(d+1,mm<<1);
    if(d+2<=m)
        dfs(d+2,mm<<2|3);
}
void DFS(int d,int mm,int nn)//mm对应于上一行状态,nn对应于下一行状态
{
    if(d==m)
    {
        a[t][nn]+=a[(t+1)%2][mm];
        return;
    }
    if(d+1<=m)
    {
        DFS(d+1,mm<<1,nn<<1|1);
        DFS(d+1,mm<<1|1,nn<<1);
    }
    if(d+2<=m)
        DFS(d+2,mm<<2|3,nn<<2|3);
}
int main()
{
    int i;
    while(scanf("%d%d",&n,&m)&&n&&m)
    {
        if((n*m)%2)
        {
            printf("0\n");
            continue;
        }
        if(n>m)
            n^=m,m^=n,n^=m;
        memset(a,0,sizeof(a));
        dfs(0,0);
        for(i=2; i<=n; i++)
        {
            t=(i+1)%2;
            DFS(0,0,0);
            memset(a[(t+1)%2],0,sizeof(a[0]));
        }
        printf("%I64d\n",a[(n+1)%2][(1<<m)-1]);
    }
    return 0;
}

别附打表代码:


# include <stdio.h>
__int64 a[11][11]={0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,0,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,0,3,0,11,0,41,0,153,0,571,0,1,5,11,36,95,281,781,2245,6336,18061,51205,0,8,0,95,0,1183,0,14824,0,185921,0,1,13,41,281,1183,6728,31529,167089,817991,4213133,21001799,0,21,0,781,0,31529,0,1292697,0,53175517,0,1,34,153,2245,14824,167089,1292697,12988816,108435745,1031151241,8940739824,0,55,0,6336,0,817991,0,108435745,0,14479521761,0,1,89,571,18061,185921,4213133,53175517,1031151241,14479521761,258584046368,3852472573499,0,144,0,51205,0,21001799,0,8940739824,0,3852472573499,0};
int main()
{
int n,m;
while(scanf("%d%d",&n,&m)&&n&&m)
   printf("%I64d\n",a[n-1][m-1]);
return 0;
}


<think>好的,我现在要解决用户的问题,他想找洛谷平台上关于C语言瓷砖铺设问题的代码解答。首先,我需要明确用户的具体需求。他提到了“洛谷 C语言 瓷砖铺设 题目 解法 代码”,所以需要找到洛谷上的对应题目,并提供C语言的解法。 首先,我应该回忆或者查找洛谷上的相关题目。洛谷是一个知名的编程题库平台,题目通常有编号或者具体名称。用户提到的“瓷砖铺设”可能对应多个题目,比如铺瓷砖问题,可能涉及动态规划或者递推方法。比如,用户提供的参考引用中提到递推思想,类似数字三角形的问题,可能题目是要求用某种方式铺瓷砖,计算最大价值或方案数。 接下来,我需要确定题目的具体编号或完整名称。比如,常见的铺瓷砖问题有P1220 关路灯,但可能不是。另一个可能是P1002 过河卒,但也不太对。或者可能是更基础的题目,如铺瓷砖问题的变种,比如用1×2的瓷砖铺满2×n的区域,这类问题通常用斐波那契数列递推解决。或者可能是类似于动态规划中的铺砖问题,比如在一个有障碍的网格中用瓷砖覆盖,求方案数。 用户提供的参考内容中提到了递推思想,解法类似于数字三角形,从底层倒推最大值。这可能对应一个类似数字三角形的题目,但结合了瓷砖铺设的情境。例如,每个位置有瓷砖,选择路径使得总和最大,这可能类似于数字三角形问题,但用户需要的是瓷砖铺设的具体问题,可能需要不同的解法。 不过,用户提到参考中的例1是铺瓷砖,而引用中的内容是关于递推的算法分析,可能用户需要的是类似数字三角形问题的瓷砖铺设版本。比如,题目可能是在一个二维网格中铺瓷砖,每个瓷砖有一定的价值,求最大总和。或者题目可能是在给定条件下铺瓷砖,计算方案数。 由于用户明确提到洛谷平台,我需要查找洛谷是否有相关题目。比如,洛谷题目编号可能为P1008或类似的。或者搜索洛谷题单中的铺瓷砖问题。例如,搜索“洛谷 铺瓷砖 C语言”,可能会找到对应的题目。 假设题目是类似于用1×2的瓷砖铺满2×n的地板,求方案数,这是一个经典的递推问题,递推式为斐波那契数列。比如,当n=1时,1种;n=2时,2种;n=3时,3种,以此类推。这种情况下,C语言的解法可以用递推或递归,但递归效率低,所以通常用递推。 如果题目是这种情况,那么代码的大致思路是初始化一个数组,dp[0]=1dp[1]=1,然后从2到n,dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]。但需要确认题目具体要求。 但用户提供的参考内容中的算法分析提到从顶层到底层选择路径,这与数字三角形问题类似,可能题目是类似这样的结构,但涉及瓷砖铺设。例如,每个位置有一个瓷砖,可以向左或向右铺,求最大总和。这种情况下,可能需要动态规划解法,从下往上递推。 例如,题目可能类似于:有一个由瓷砖组成的三角形,每块瓷砖有一个数值,从顶部出发,每次只能向下或向右下移动,求到底层的最大路径和。这种情况下,递推公式为a[i][j] += max(a[i+1][j], a[i+1][j+1]),然后a[1][1]就是答案。 但用户的问题是关于瓷砖铺设的,可能题目是在某个网格中用特定瓷砖铺,求某种条件下的最大值或方案数。需要更具体的信息,但用户可能无法提供更多细节,所以可能需要根据常见问题推断。 假设题目是求用1×2瓷砖铺满2×n区域的方案数,那么C语言代码可以如下: #include <stdio.h> int main() { int n, i; scanf("%d", &n); int dp[n+1]; dp[0] = 1; dp[1] = 1; for (i = 2; i <= n; i++) { dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]; } printf("%d", dp[n]); return 0; } 但需要确认题目是否为此题。如果题目是其他类型,比如铺m×n的区域,可能需要状态压缩动态规划,但C语言实现可能较复杂。 另外,用户提供的参考中提到递推思想,可能题目与路径选择有关,类似数字三角形,但瓷砖可能代表不同的路径价值,需要选择路径使得总和最大。例如,每个瓷砖位置有一个数值,只能向下或向右下走,求最大总和。 这种情况下,代码可能需要读取二维数组,从下往上计算每个位置的最大值。例如: #include <stdio.h> #define MAX 100 int main() { int n, i, j; int a[MAX][MAX]; scanf("%d", &n); for (i = 0; i < n; i++) { for (j = 0; j <= i; j++) { scanf("%d", &a[i][j]); } } for (i = n-2; i >= 0; i--) { for (j = 0; j <= i; j++) { a[i][j] += (a[i+1][j] > a[i+1][j+1]) ? a[i+1][j] : a[i+1][j+1]; } } printf("%d", a[0][0]); return 0; } 但这是数字三角形的解法,可能用户的问题类似,但应用场景是瓷砖铺设。因此,需要明确题目描述。 由于用户提供的参考中的例1是铺瓷砖,而引用中的算法分析是关于递推的,可能用户的问题确实是类似数字三角形但以瓷砖铺设的情境呈现。因此,可能正确的解法是上述动态规划方法,但需要根据题目调整变量名或处理方式。 但用户需要的是洛谷上的具体题目解答,所以可能我需要提供该题的正确题号和对应C语言代码。由于我无法直接访问网络,我需要依靠记忆或已知信息。例如,洛谷的P1002过河卒,但那是不同的题目。或者P1057 传球游戏,可能也不是。 或者,可能题目是P1216 [USACO1.5]数字三角形 Number Triangles,这确实使用上述动态规划方法,但题目名称不涉及瓷砖。如果用户混淆了题目名称,可能实际是数字三角形问题,但用户误称为瓷砖铺设。或者存在其他题目。 如果用户的问题确实是铺瓷砖,例如在一个矩形区域中铺瓷砖,求方案数,那么可能需要不同的方法。例如,用状态压缩DP处理铺砖问题,其中每行的状态用二进制表示,然后递推。 例如,POJ 2411 Mondriaan's Dream一个经典铺砖问题,求用1×2的砖铺满m×n的矩形的方案数。洛谷可能有类似的题目,比如P2285。 对于这种问题,C语言的代码可能较为复杂,使用状态压缩DP。例如: #include <stdio.h> #include <string.h> long long dp[12][1<<11]; int n, m; void dfs(int i, int j, int state, int next) { if (j == n) { dp[i+1][next] += dp[i][state]; return; } if ((state & (1<<j)) == 0) { dfs(i, j+1, state, next | (1<<j)); // 竖放 if (j < n-1 && (state & (1<<(j+1))) == 0) { dfs(i, j+2, state, next); // 横放 } } else { dfs(i, j+1, state, next); } } int main() { scanf("%d%d", &m, &n); memset(dp, 0, sizeof(dp)); dp[0][0] = 1; for (int i = 0; i < m; i++) { for (int state = 0; state < (1<<n); state++) { if (dp[i][state]) { dfs(i, 0, state, 0); } } } printf("%lld\n", dp[m][0]); return 0; } 但这类问题对于C语言来说可能需要处理位运算和递归,复杂度较高。用户可能需要的是这种类型的代码,但需要确认题目具体要求。 由于用户的问题中提到“瓷砖铺设”,而引用中的例子是递推,可能题目是类似于数字三角形的瓷砖铺设,即每个位置有瓷砖,选择路径使总和最大,那么代码应如数字三角形的解法。或者,用户的问题可能更简单,如铺2×n的瓷砖,用斐波那契递推。 总结来说,用户可能需要两种类型的代码:一种是简单的递推(如斐波那契)解决2×n铺砖,另一种是动态规划解决数字三角形式的瓷砖路径问题。需要进一步分析。 根据用户提供的引用中的算法分析,提到从顶层出发,选择路径的最大值,这与数字三角形问题一致,可能用户的问题实际上是数字三角形问题,但被示例称为铺瓷砖。例如,引用中的例1铺瓷砖可能是一个不同的题目,但用户可能混淆了题目名称。 因此,可能正确的做法是提供数字三角形问题的C语言代码,并解释递推方法。或者,如果确实存在铺瓷砖的类似题目,可能需要调整代码。 但考虑到用户明确要求瓷砖铺设的问题,而洛谷可能有相关题目,我需要假设题目是类似于用递推方法解决瓷砖铺设的最大路径和,类似于数字三角形,但题目描述不同。 因此,最终的代码可能类似于数字三角形的解法,但变量名或问题描述调整为瓷砖铺设。例如,每个瓷砖有一个值,从顶层到底层选择路径,求最大和。 综上,我需要给出对应的C语言代码,使用递推方法,从下往上计算每个位置的最大值,并输出结果。同时,提供问题描述和解法分析,确保用户理解。</think>### 洛谷瓷砖铺设问题解法(C语言) #### 题目分析 假设题目为**数字三角形模型的瓷砖铺设问题**:在由瓷砖组成的三角形阵列中,从顶层出发,每次只能向正下方或右下方移动,求经过瓷砖数值之和的最大值[^1]。 #### 算法思路 采用倒推法动态规划: $$a[i][j] = \text{max}(a[i+1][j], a[i+1][j+1]) + a[i][j]$$ 从倒数第二层开始向上递推,最终顶层数值即为最大路径和。 #### C语言代码实现 ```c #include <stdio.h> #define MAX_N 100 int main() { int n; int a[MAX_N][MAX_N]; // 输入数据 scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j <= i; j++) { scanf("%d", &a[i][j]); } } // 动态规划递推 for (int i = n-2; i >= 0; i--) { for (int j = 0; j <= i; j++) { a[i][j] += (a[i+1][j] > a[i+1][j+1]) ? a[i+1][j] : a[i+1][j+1]; } } // 输出结果 printf("%d", a[0][0]); return 0; } ``` #### 代码说明 1. **输入处理**:读取层数`n`和每层瓷砖数值 2. **倒序递推**:从倒数第二层开始,每个位置累加下方两条路径的较大值 3. **结果输出**:最终顶层数值即为所求最大值 #### 测试样例 输入: ``` 5 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5 ``` 输出: ``` 30 ```
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