铺地砖（状压dp）

最新推荐文章于 2023-11-15 21:16:46 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mozelyr/article/details/120166672
这篇博客主要探讨了如何运用状态压缩动态规划（状压DP）来解决实际的铺地砖问题。通过实例解析，详细解释了DP的状态定义、转移方程以及如何进行状态压缩，旨在帮助读者理解并掌握这一算法在解决复杂问题时的有效性。

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

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#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mode=1e9+7;
const int maxn=(1<<17)+5;
ll dp[maxn<<1],*pre,*cur;//分别从前往后，从后往前
int t,n,m;
int main()
{
   
   
	int s;
	cin>>t;
	while(t--)
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铺瓷砖问题 （状态压缩动态规划） (一)
Phill King的专栏
04-24 8724
题目地址：http://poj.org/problem?id=2411 问题简单描述： 在一个N行M列的格子里，我们现有1*2大小的瓷砖，可以横着或者竖着铺。问一共有多少种方案，可以将整个N*M的空间都填满。 示例： N=2 ,M=4 一共5种方案 N = 2,M = 3； 一共3种方案 问题分析： 1. 因为每块瓷砖的面积是2，所以总面积M*N必须是偶数才能铺满。如果是......
【题解】poj2411 Mondriaan's Dream 状压DP
翻过这座山，他们就会听到你的故事
09-28 320
题目链接 Description Squares and rectangles fascinated the famous Dutch painter Piet Mondriaan. One night, after producing the drawings in his ‘toilet series’ (where he had to use his toilet paper to draw...
铺地砖（状压DP）
jpphy0的博客
08-23 438
目录问题分析代码 问题 求用 1×21\times 21×2 的地砖铺设 n×mn\times mn×m 的地面的方案数. n×m≤300n\times m \leq 300n×m≤300 结果对 1e9+71e9+71e9+7 取模 分析 代码 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define d(i,j) dp[i][j] typedef long long ll; const int md = 1e9+7; const in
广场铺砖问题（状态压缩dp，贴砖）
Android66666的博客
08-01 466
题目大意：有一个W行H列的广场，需要用1*2小砖铺盖，小砖之间互相不能重叠，问有多少种不同的铺法？ (w,h<=11) Solution: 状态压缩DP。 爆搜肯定是不行的，由于每个点有2种状态（放，不放），那随随便便搜索树上的节点就超过2^121了，GG。 我们考虑按行铺，每行的状态多可以表示为一个01串，每行的状态s都是通过前一行的状态s'转移来的，用dp[i][state]来...
铺地砖 状态压缩DP
weixin_34092370的博客
08-18 185
状态压缩DP 铺地砖题意 用 1*2 的 小块将n*m的方块填满，问有多少种方案 如果一个地方能够横放就横放，因为竖着是一定能放的 1 #include <bits/stdc++.h> 2 #define LL long long 3 #define For(i,j,k) for(int i=j;i<=k;i++) 4 using names...
铺瓷砖
Konnyaku
08-05 1415
铺瓷砖 Description 今天小信装修新家，给家里买了一种 1×2的长方形（如图1）新瓷砖。小信是个懂得审美的人，毕竟人生除了金钱，还有诗和远方。这个时候小信就在想，这种长方形的瓷砖铺到一个 n×m 的地面上有多少种方案（如图2：是 4×4 地面的一种方案）? Input 输入两个整数 n，m，(1≤MIN(n,m)≤10, 1≤MAX(n,m)≤100)。 Output 输出方案总数（最...
三年级数学下册铺地砖解决问题PPT课件.pptx
10-11
在三年级数学的学习中，解决实际问题的能力培养至关重要，尤其是在铺地砖这类与生活紧密相关的实际操作中。本篇文章将围绕三年级数学下册铺地砖解决问题PPT课件，深入分析学习中所涉及的关键知识点，并结合具体实例...
POJ 2411 铺地砖 状态压缩dp入门
_rabbit的专栏
02-10 3961
Mondriaan's Dream Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 10402   Accepted: 6035 Description Squares and rectangles fascinated the famous Dutch painter
五年级数学上册铺地砖练习题及答案精选.doc
09-26
在日常生活中，我们经常会遇到需要使用数学知识去解决实际问题的情景，比如铺地砖就是这样一个例子。五年级的学生在学习数学的过程中，通过这类与生活密切相关的应用题，不仅能够巩固面积计算、比例关系等基本数学...
铺瓷砖--状压dp
Bowen的博客
01-25 1750
最近学了状压dp，把之前未解决的题目捋一捋。 这是之前的一道题 今天蒜头君装修新家，给家里买了一种 1×2或2×1 的长方形（如图1）新瓷砖。蒜头君是个懂得审美的人，毕竟人生除了金钱，还有诗和远方。 这个时候蒜头君就在想，这种长方形的瓷砖铺到一个 10×10 10 \times 10 10×10 的地面上有多少种方案?（如图2：是 4×44 \times 44×4 地面的一种方案） 图1：...
dp状态压缩-铺砖问题
deirlym2014的博客
07-17 433
题目:有一个n行m列的地板，需要用 1*2小砖铺盖，小砖之间互相不能重叠，问有多少种不同的铺法？ 示范： 解法：用F【i】【j】存放第i行的第j状态（j为十进制，转为二进制即是状态）有多少种方案。 用二进制表示状态如下： 其中1为放0为不放。 如果上下状态兼容，那么F【i】【j】+=F【i-1】【k】 即上一行状态k与下一行j兼容，那么得到上一行的方案数。 ...
蓝桥国赛训练营:铺瓷砖(状压dp)
qq_41997978的博客
04-07 644
题面:给出一种 1x2的瓷砖和n * m的地板，问铺满整个地板有几种方案？答案对 1e9+7求余。 1 <= min(n,m) <= 10 , 1 <= max(n,m) <= 100; 二维状压dp 思维过程: 首先想到一行怎么铺，可以用1表示竖着，0表示横着。有了表示的方法，根据状压dp，我们可以把一行的状态压缩成一维，令dp[i][j] 表示 第i行，铺的方案为...
状态压缩dp（铺瓷砖问题）
m0_37286282的博客
02-27 1898
今天蒜头君装修新家，给家里买了一种 1 \times 21×2的长方形（如图1）新瓷砖。蒜头君是个懂得审美的人，毕竟人生除了金钱，还有诗和远方。这个时候蒜头君就在想，这种长方形的瓷砖铺到一个 10 \times 1010×10 的地面上有多少种方案?（如图2：是 4 \times 44×4 地面的一种方案）图1：图2：#include &lt;iostream&gt; #include &lt...
POJ 2836 Rectangular Covering 状态压缩DP（铺砖问题）
qq_53038151的博客
11-15 190
坐标系中有n个点，它们满足 -1000<=x<=1000,-1000<=y<=1000。现在要在坐标系中放一些矩形，要使得每个点都被矩形覆盖（被矩形的边或者顶点覆盖也可以），每个矩形都必须满足面积大于0，且每个矩形最少要覆盖两个点。请你输出覆盖所有点时，如何使所有矩形的面积和最小，输出这个面积和。
瓷砖铺放 （状压DP+矩阵快速幂）
aekijekzn484879763的博客
06-03 223
由于方块最多涉及3行，于是考虑将每两行状压起来，dfs搜索每种状态之间的转移。 这样一共有2^12种状态，显然进行矩阵快速幂优化时会超时，便考虑减少状态。 进行两遍bfs，分别为初始状态可以到达的状态，和可以到达终止状态的状态。 同时出现在两次bfs中的状态即为有效状态，一共有141种。 这样就可以跑出来了。 未加矩阵快速幂 50分 1 const dx:arra...
铺砖问题（状态压缩DP）
H煊的博客
06-09 1786
给定n*m的格子，每个格子被染成了黑色或者白色。现在要用1*2的砖块覆盖这些格子，要求块与块之间互相不重叠，且覆盖了所有白色的格子，但不覆盖任意一个黑色格子。求一共有多少种覆盖方法，输出方案数对M取余后的结果。 限制条件： 1 1 2 思路：用图论的语言来说就是一个完美匹配；首先考虑枚举所有的解这一方法（即暴力搜索），为了不重复统计，我们每次从最左上方的空格处开始放置，对于哪些格
铺砖问题 （状态压缩dp）
weixin_30647065的博客
07-25 395
问题描述： 给定m×n个格子，每个格子被染成了黑色或白色。现在要用1×2的砖块覆盖这些格子，要求快于快之间互相不重叠，且覆盖了所有白色的格子（用 . 表示），但不覆盖任意一个黑色的格子（用 x 表示）。求一共有多少种覆盖方法，输出方案数对M取余后的结果。 首先考虑一下枚举所有的解法这一方法。为了不重复统计，我们每次从最左上方的空格处开始放置。对于哪些格子已经被覆盖过了，我们只需要用一个bool数组...
铺砖问题 (状态压缩DP)
MADE_Y
05-06 4347
题意： 给定n*m的格子，每个格子被染成了黑色或者白色。现在要用1 * 2 的砖块覆盖这些格子，要求块与块之间互相不重叠，且覆盖了所有白色的格子，但不覆盖任意一个黑色格子。求一个有多少种覆盖方法，输出方案数对M取余后的结果。 输入: n= 3 m= 4 每个格子的颜色如下所示（.表示白色，x表示黑色） … .x. … 输出： 2 分析: 由于黑色的格子不能被覆盖
【状压dp】 铺砖问题
qq_41037114的博客
08-03 750
铺砖问题 给定n*m的格子，每个格子被染成了黑色或者白色。现在要用1 * 2 的砖块覆盖这些格子，要求块与块之间互相不重叠，且覆盖了所有白色的格子，但不覆盖任意一个黑色格子。求一个有多少种覆盖方法，输出方案数对M取余后的结果。 输入: n= 3 m= 4 每个格子的颜色如下所示（.表示白色，x表示黑色） … .x. … 输出： 2   复杂度为O（n*m*2的m次） ...
四铺地砖nbdp
最新发布
03-19
<think>好的，用户的问题是关于四铺地砖相关的NBDP IT背景。首先需要明确NBDP的具体含义。在IT领域，NBDP可能指不同的概念，比如窄带直接印字电报（Narrow-Band Direct-Printing Telegraphy）或者某些特定协议。但结合“四铺地砖”来看，可能存在误解或拼写错误，比如“NBDP”可能是某个专业术语的缩写，或者是用户输入时的笔误。 首先进行搜索验证。搜索“四铺地砖 NBDP IT”相关关键词，发现直接相关的信息较少。可能用户指的是“NBDP”在建筑或地砖铺设中的IT应用，比如智能铺砖系统或自动化设计软件。例如，某些建筑信息模型（BIM）软件可能使用特定协议或算法来优化地砖铺设，减少浪费，提高效率。 进一步搜索发现，在建筑行业中，IT技术如CAD、BIM以及路径优化算法被用于铺砖设计。例如，使用动态规划算法计算最优切割方案，或利用计算机视觉进行自动检测。可能的NBDP在这里指代某种网络通信协议，用于设备间的数据传输，比如在自动化铺砖机械中使用的工业物联网协议。 另外，考虑拼写错误的可能性，如“NBDP”可能是“NDBP”（Network Data Backbone Protocol）或其他缩写。但相关结果仍然较少，因此可能需要更广泛地联系相关技术。例如，四铺地砖可能涉及四边铺设方法，结合IT中的路径优化算法，如回溯算法或遗传算法，来优化材料使用。 总结可能的关联点：自动化设计软件中的算法应用、物联网在施工设备中的使用、数据优化减少材料浪费。需要将这些点整合，解释NBDP在其中的角色，可能作为通信协议或数据处理方法。由于信息有限，回答需基于合理推测，并建议用户澄清术语。</think>NBDP（Narrow-Band Direct-Printing）在IT与地砖铺设领域的关联性尚未发现直接文献支持。结合“四铺地砖”需求，可能涉及以下技术背景： **1. 建筑信息模型（BIM）与路径优化算法** BIM软件（如AutoCAD、Revit）通过动态规划算法优化地砖排列，最小化切割损耗。典型公式为： $$ \text{损耗率} = \frac{\sum \text{切割边长度}}{\text{总铺设面积}} \times 100\% $$ 部分系统集成Python脚本实现自动排版： ```python def tile_layout(area_width, area_height, tile_size): # 动态规划算法计算最优排列 return optimal_pattern ``` **2. 物联网（IoT）施工监控系统** 工业物联网设备通过MQTT/CoAP协议实时采集铺贴数据（如平整度、缝隙宽度），传感器数据经边缘计算节点处理后反馈至云端分析平台。 **3. 计算机视觉质量检测** YOLO或U-Net模型用于自动检测空鼓、错缝等问题，OpenCV实现示例： ```python import cv2 def detect_defects(image): # 边缘检测与特征匹配 edges = cv2.Canny(image, 50, 150) return defect_coordinates ``` **4. 材料需求预测模型** 基于历史数据的回归分析预测耗材量，R语言实现案例： ```r library(caret) model <- train(waste ~ area + tile_type, data=dataset, method="lm") ```
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