德玛西亚万岁

状压DP解决英雄布局问题
本文介绍了一种使用状态压缩动态规划(状压DP)解决特定布局问题的方法。问题背景是在一张标记了可站与不可站区域的地图上,根据英雄不能相邻的规则,计算出最多能有多少种安排英雄的方法。文章详细阐述了从输入读取到最终输出答案的全过程,包括状态压缩减少无效状态、DP状态转移等关键步骤。


题目描述

德玛西亚是一个实力雄厚、奉公守法的国家,有着功勋卓著的光荣军史。
这里非常重视正义、荣耀、职责的意识形态,这里的人民为此感到强烈自豪。
有一天他们想去制裁邪恶的比尔吉沃特,于是派遣了自己最优秀的战士。
结果比尔吉沃特领土太小,只有长为n宽为m共计n*m块土地,其中有些土
地标记为0表示为高山峻岭或者深海湖泊,英雄们无法在其中站立,只有标
记为1的土地才能容纳一个英雄。德玛西亚的英雄们战斗时有一个特点,他
们不希望队友站在自己旁边显得很暧昧。请问最多能有多少种安排德玛西
亚英雄的方法?

输入描述:

输入包含多组测试数据;
每组数据的第一行包含2个整数n和m (n <= 12, m <= 12 ),之间用空格隔开;
接下来的n行,每行m个数,表示n*m的比尔吉沃特领土。

输出描述:

输出一个整数n代表安排应用的方法。
(答案取膜100000000)
示例1

输入

3 3
1 1 1
0 1 1
1 0 0

输出

24


题意:给定一张图,0的地方不能放子,1的地方可放子,且与一子相邻的上下左右4个位置均不能放子,求有多少种不同的方法。


思路:状压DP,枚举每一行的状态,为了减枝,首先把不符合条件的状态直接删去,(如状态1100,明显有相邻的位置均为1,不可行,直接删去),这可以为后面的多重循环降低大量复杂度。


其中有一个数组为cur[i],它存放的是地图的逆,其中i为行数,比如地图一行为1 0 1,cur[i]存放的是2,二进制为0 1 0,用cur[i]&state(state为一种可行状态)是否为0可以来判断此状态state能不能在本地图的第i行存在。若state中在地图为0的地方放子了,state&cur[i]必不为0,说明这种状态在此行不可行。这种方法来筛选符合地图此行的可行状态。


我们先确定dp[1][...],通过第1行来递推第2行的dp[2][...],...,最后推得第n行的dp[n][...],dp[n][...]即为答案。


如何通过第1行来推第2行:枚举第2行的所有可行状态,同时枚举第1行的所有可行状态,若这两种状态无相邻的子(即满足条件),则第2行的这种状态符合条件的总方法数+=第1行的这种状态符合条件的总方法数,即dp[2][state1]+=dp[1][state2]。


同理推得dp[n][...] 。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAX = 14;
const int mod = 100000000;

int n,m;
int cnt;
int dp[MAX][1<<MAX];  //表示此行此状态符合条件的总方法数
int cur[MAX];  //地图的逆
int state[1<<MAX];  //可行状态

void init()
{
    cnt=0;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    memset(cur,0,sizeof(cur));
    //将不可行的状态直接删去以减枝
    for(int i=0;i<(1<<m);i++)
    {
        if(i&(i<<1))
            continue;
        else
            state[cnt++]=i;
    }
}

//判断这种状态能不能在本地图中存在
bool judge(int state,int i) //state表示状态,i表示行数
{
    //若值不为0,说明不可行
    if(state&cur[i])
        return false;
    //反之,则可行
    return true;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        init();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            for(int j=1;j<=m;j++)
            {
                int num;
                scanf("%d",&num);
                if(num==0)
                {
                    //在地图为0的地方置1,为1的地方置0
                    cur[i]+=(1<<(m-j));
                }
            }
        }

        //筛选第一行的可行状态
        for(int i=0;i<cnt;i++)
        {
            if(judge(state[i],1))
                dp[1][i]=1;
        }

        //比较地i行与第i-1行的状态
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
            for(int j=0;j<cnt;j++)
            {
                //不符合地图该行的状态,舍去
                if(!judge(state[j],i))
                    continue;
                for(int k=0;k<cnt;k++)
                {
                    //不符合地图该行的状态,舍去
                    if(!judge(state[k],i-1))
                        continue;
                    //若该行与上一行有相邻的子,上一行的这种状态舍去
                    if(state[j]&state[k])
                        continue;
                    //第i行的state[j]状态符合条件的总方法数 = 第i-1行所有符合条件的状态的总方法数之和(递推)
                    dp[i][j]=(dp[i][j]+dp[i-1][k])%mod;
                }
            }
        }

        int ans=0;
        //叠加最后一行所有状态符合条件的总方法数,即为答案
        for(int i=0;i<cnt;i++)
        {
            ans=(ans+dp[n][i])%mod; 
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}


混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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