HDU 5898 odd-even number 沈阳网络赛

本文介绍了一种使用数位DP方法解决特定区间内满足特定奇偶性组合的数字计数问题的方法。通过对状态转移方程的定义与分析,解决了复杂条件下数字的计数难题。

题目给你了一个区间,问你这个区间内满足 连续偶数的位数为奇数个,连续奇数的位数为偶数个的数的个数。

意思比较绕,然后分析一下发现,你想讨论啊,找规律都不好搞,但是数位dp很符合这个玩意。

定义一个三维的dp[i][j][k],意思是从高位到低位 的第 i 位,选择数 j (0-9),当前奇偶性的连续长度为奇数还是偶数(0偶数,1奇数)。

再定义一个结构相同的东西,pp[i][j][k],这个东西用来存第i位选择上界,且源自于上一位的上界的方案数量的总数。

我们先考虑一个简单的情况:999-100 类似这样的区间该怎样处理。

我们dp到了第i位,且选择了偶数 j, 长度为奇数的状态的方案来自于 前一位 为偶数且连续长度为奇数 和 前一位为奇数且连续长度为偶数 

   长度为偶数的状态来自于 前一位为偶数且连续长度为奇数的状态

同理,都是一样的思路,这样就处理出了 所有 99....9 - 10....0 区间内的满足条件的数的数量。把他保存下来。

考虑区间,l <= r, 那么只会有两种情况, l == r 和 l < r 所以当r比l位数大时直接算l 到 10....0 的答案 加上 10....0 到 r的答案就可以了。

所以其实只要知道如何求 l 到 10....0 所有的都可以用这个东西求出来。

情况和刚才比只多出了一个范围,现在可能会出现大于上界的情况,我们考虑每一位,当前选择大于上界的数的时候才有可能使得最后的结果

大于上界,比如 上界为 7834 我们在第二位 8 这个位置选择 9,才有可能导致大于上界,那么我们只需要在考虑该位填9时使得结果大于上界的

方案有多少就可以了,这时候就用pp这个数组来记录来自于上界的方案数,减去即可。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;
typedef long long LL;

LL l, r;
LL ans[20];
LL dp[20][10][2];//第几位,当前选哪个数,连续长度为奇数还是偶数的总方案数
LL pp[20][10][2];//来自于最大情况的方案数
LL ld, rd;
LL acc;
int sums[2][20];

void init()
{
	ans[1] = 4;
	for(int i = 2; i <= 18; i++)
	{
		memset(dp, 0, sizeof dp);
		for(int j = 1; j <= 9; j++)
			dp[1][j][1] = 1; 
		for(int j = 2; j <= i; j++)
		{
			for(int k = 0; k <= 9; k++)
			{
				if(k%2 == 0)
				{
					for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
					{
						dp[j][k][0] += dp[j - 1][pre][1];
						dp[j][k][1] += dp[j - 1][pre][0];
					}
					for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)
						dp[j][k][1] += dp[j - 1][pre][0];
				}
				else
				{
					for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)
					{
						dp[j][k][0] += dp[j - 1][pre][1];
						dp[j][k][1] += dp[j - 1][pre][0];
					}
					for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
						dp[j][k][1] += dp[j - 1][pre][1];
				}
			}
		}
		for(int j = 0; j <= 9; j += 2)
			ans[i] += dp[i][j][1];
		for(int j = 1; j <= 9; j += 2)
			ans[i] += dp[i][j][0];
	}
	return;
}

int getDig(LL x, int flag)
{
	LL tmp = x;
	int dig = 0;
	for(;tmp != 0;)
	{
		sums[flag][++dig] = tmp%10;
		tmp /= 10;
	}
	return dig;
}

LL down(int dig, int flag)
{
	LL tmp = 0;
	memset(dp, 0, sizeof dp);
	memset(pp, 0, sizeof pp);
	pp[1][sums[flag][dig]][1] = 1;
	for(int i = 1; i <= sums[flag][dig]; i++)
		dp[1][i][1] = 1;
	for(int i = 2; i <= dig; i++)
	{
		int l = sums[flag][dig + 2 - i];
		int d = sums[flag][dig + 1 - i];
		for(int j = 0; j <= d; j++)
		{
			if(j%2 == 0)
			{
				for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
				{
					dp[i][j][0] += dp[i - 1][pre][1];
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0];
				}
				for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)	
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0];
			}
			else
			{
				for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)
				{
					dp[i][j][0] += dp[i - 1][pre][1];
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0];
				}
				for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][1];
			}
		}
		if(d%2 == 0)
		{
			if(l%2 == 0)
			{	
				pp[i][d][0] += pp[i - 1][l][1];
				pp[i][d][1] += pp[i - 1][l][0];
			}
			else
				pp[i][d][1] += pp[i - 1][l][0];
		}
		else
		{
			if(l%2 == 1)
			{
				pp[i][d][0] += pp[i - 1][l][1];
				pp[i][d][1] += pp[i - 1][l][0];
			}
			else
				pp[i][d][1] += pp[i - 1][l][1];
		}
		for(int j = d + 1; j <= 9; j++)
		{
			if(j%2 == 0)
			{
				for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
				{
					dp[i][j][0] += dp[i - 1][pre][1] - pp[i - 1][pre][1];
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0] - pp[i - 1][pre][0];  
				}
				for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)	
				{
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0] - pp[i - 1][pre][0];
				}
			}
			else
			{
				for(int pre = 1; pre <= 9; pre += 2)
				{
					dp[i][j][0] += dp[i - 1][pre][1] - pp[i - 1][pre][1];
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][0] - pp[i - 1][pre][0];
				}
				for(int pre = 0; pre <= 9; pre += 2)
				{
					dp[i][j][1] += dp[i - 1][pre][1] - pp[i - 1][pre][1];
				}
			}
		}
	}
	for(int i = 0; i <= 9; i += 2)
		tmp += dp[dig][i][1];
	for(int i = 1; i <= 9; i += 2)
		tmp += dp[dig][i][0];
	return tmp;
}

LL up(int x, int flag)
{
	return ans[x] - down(x, flag);
}

int main()
{
	init();
	int T;
	int cas = 0;
	scanf("%d", &T);
	while(T--)
	{
		acc = 0;
		scanf("%lld%lld", &l, &r);
		memset(sums, 0, sizeof sums);
		ld = getDig(l - 1, 0);
		rd = getDig(r, 1);
		if(rd > ld)
		{
			acc += down(rd, 1);
			acc += up(ld, 0);
			for(int i = ld + 1; i <= rd - 1; i++)
				acc += ans[i];
		}
		else
		{
			acc += down(rd, 1);
			acc -= down(ld, 0);
		}
		printf("Case #%d: %lld\n", ++cas, acc);
	}
    return 0;
}

 
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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