BZOJ 1037 [ZJOI2008]生日聚会Party

本文探讨了一个关于儿童生日派对上男女小朋友如何排列座位的问题,通过动态规划的方法求解了给定男孩与女孩数量及特定条件下座位排列的可能总数,并提供了一段C++实现代码。

Description

今天是hidadz小朋友的生日,她邀请了许多朋友来参加她的生日party。 hidadz带着朋友们来到花园中,打算坐成一排玩游戏。为了游戏不至于无聊,就座的方案应满足如下条件:对于任意连续的一段,男孩与女孩的数目之差不超过k。很快,小朋友便找到了一种方案坐了下来开始游戏。hidadz的好朋友Susie发现,这样的就座方案其实是很多的,所以大家很快就找到了一种,那么到底有多少种呢?热爱数学的hidadz和她的朋友们开始思考这个问题…… 假设参加party的人中共有n个男孩与m个女孩,你是否能解答Susie和hidadz的疑问呢?由于这个数目可能很多,他们只想知道这个数目除以12345678的余数。

Input

  仅包含一行共3个整数,分别为男孩数目n,女孩数目m,常数k。

Output

  应包含一行,为题中要求的答案。

Sample Input

1 2 1

Sample Output

1

HINT

 

n , m ≤ 150,k ≤ 20。

 

题解

  是一个dp问题,阶段显然为第几个人

  定义状态f[n][m][x][y]  :n,m分别为男孩数、女孩数;x、y分别为在所有的后缀中,男最大与女相差,女最大与男相差;

  (因为只有后缀才能影响下一位安排男or女)

  方程:放男:f[i+1][j][x+1][max(y-1,0)]+=f[i][j][x][y];

      放女:f[i][j+1][max(x-1,0)][y+1]+=f[i][j][x][y];

放代码:

#include<algorithm>
#include<cstdio>
#define modi 12345678
#define reg register
using namespace std;
int f[155][155][25][25];
inline void add(int &x,int t)
{
    x+=t;if(x>=modi)x-=modi;
}
int main()
{
    int n,m,k;
    int anf=0;
    scanf("%d %d %d",&n,&m,&k);f[0][0][0][0]=1;
     
    for(int i=0;i<=n;i++)
    for(int j=0;j<=m;j++)
    for(reg int x=0;x<=k;x++)
    for(reg int y=0;y<=k;y++)
    {
        reg int t=f[i][j][x][y];
        if(t)
        {
            add(f[i+1][j][x+1][max(y-1,0)],t);
            add(f[i][j+1][max(x-1,0)][y+1],t);
        }
    }
    for(reg int x=0;x<=k;x++)
    for(reg int y=0;y<=k;y++)
    {
        add(anf,f[n][m][x][y]);
    }
    printf("%d",anf);
    return 0;
}

 
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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