HDU-2569-彼岸

彼岸

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 3390    Accepted Submission(s): 1902


Problem Description
突破蝙蝠的包围,yifenfei来到一处悬崖面前,悬崖彼岸就是前进的方向,好在现在的yifenfei已经学过御剑术,可御剑轻松飞过悬崖。
现在的问题是:悬崖中间飞着很多红,黄,蓝三种颜色的珠子,假设我们把悬崖看成一条长度为n的线段,线段上的每一单位长度空间都可能飞过红,黄,蓝三种珠子,而yifenfei必定会在该空间上碰到一种颜色的珠子。如果在连续3段单位空间碰到的珠子颜色都不一样,则yifenfei就会坠落。
比如经过长度为3的悬崖,碰到的珠子先后为 “红黄蓝”,或者 “蓝红黄” 等类似情况就会坠落,而如果是 “红黄红” 或者 “红黄黄”等情况则可以安全到达。
现在请问:yifenfei安然抵达彼岸的方法有多少种?
 
 
 

Input
输入数据首先给出一个整数C,表示测试组数。
然后是C组数据,每组包含一个正整数n (n<40)。
 

Output
对应每组输入数据,请输出一个整数,表示yifenfei安然抵达彼岸的方法数。
每组输出占一行。
 

Sample Input
  
2 2 3
 

Sample Output
  
9 21
 

Author
yifenfei
 

Source
 

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感谢小虎童鞋提供的思路......
设当悬崖的长度为n时,到达彼岸的方法有F[n]种;
显然F[1]=3,F[2]=9,F[3]=21;
题目已经说过!
如果在连续3段单位空间碰到的珠子颜色都不一样,则yifenfei就会坠落。
求F[n]也就是说我们考虑的只要是最后三个单位空间的珠子就行!
分为两种情况:
(1)第n-2段和第n-1段的颜色相同.所以第n段可以选三种颜色随便哪一种.  
    F[n-2]*3;
(2)第n-2段和第n-1段的颜色不同.所以第n段只能选择其中的两种颜色.
    (F[n-1]-F[n-2])*2;
   所以总的方法就是F[n-2]*3+(F[n-1]-F[n-2])*2=F[n-1]*2+F[n-2];

Java:

import java.io.*;
import java.util.*;

public class Main
{

	public static void main(String[] args)
	{
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner input = new Scanner(System.in);
		int t,i,n;
		int a[]=new int [41];
		a[0]=0;a[1]=3;a[2]=9;
		a[3]=21;
		for(i=4;i<41;i++)
		{
			a[i]=2*a[i-1]+a[i-2];
		}
		t=input.nextInt();
		for(i=0;i<t;i++)
		{
			n=input.nextInt();
			System.out.println(a[n]);
		}
	}

}

C++:

#include<stdio.h>
int main()
{
    int t,i,n;
    __int64 a[41]={0,3,9,21};
    for(i=4;i<41;i++)
    {
        a[i]=2*a[i-1]+a[i-2];
    }
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {

        scanf("%d",&n);
        printf("%I64d\n",a[n]);
    }
    return 0;
}


 

HDU-3480 是一个典型的动态规划问题,其题目标题通常为 *Division*,主要涉及二维费用背包问题或优化后的动态规划策略。题目大意是:给定一个整数数组,将其划分为若干个连续的子集,每个子集最多包含 $ m $ 个元素,并且每个子集的最大值与最小值之差不能超过给定的阈值 $ t $,目标是使所有子集的划分代价总和最小。每个子集的代价是该子集最大值与最小值的差值。 ### 动态规划思路 设 $ dp[i] $ 表示前 $ i $ 个元素的最小代价。状态转移方程如下: $$ dp[i] = \min_{j=0}^{i-1} \left( dp[j] + cost(j+1, i) \right) $$ 其中 $ cost(j+1, i) $ 表示从第 $ j+1 $ 到第 $ i $ 个元素构成一个子集的代价,即 $ \max(a[j+1..i]) - \min(a[j+1..i]) $。 为了高效计算 $ cost(j+1, i) $,可以使用滑动窗口或单调队列等数据结构来维护区间最大值与最小值,从而将时间复杂度优化到可接受的范围。 ### 示例代码 以下是一个简化版本的动态规划实现,使用暴力方式计算区间代价,适用于理解问题结构: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAXN = 10010; int a[MAXN]; int dp[MAXN]; int main() { int T, n, m; cin >> T; for (int Case = 1; Case <= T; ++Case) { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) cin >> a[i]; dp[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = INF; int mn = a[i], mx = a[i]; for (int j = i; j >= max(1, i - m + 1); --j) { mn = min(mn, a[j]); mx = max(mx, a[j]); if (mx - mn <= T) { dp[i] = min(dp[i], dp[j - 1] + mx - mn); } } } cout << "Case " << Case << ": " << dp[n] << endl; } return 0; } ``` ### 优化策略 - **单调队列**:可以使用两个单调队列分别维护当前窗口的最大值与最小值,从而将区间代价计算的时间复杂度从 $ O(n^2) $ 降低到 $ O(n) $。 - **斜率优化**:若问题满足特定的决策单调性,可以考虑使用斜率优化技巧进一步加速状态转移过程。 ### 时间复杂度分析 原始暴力解法的时间复杂度为 $ O(n^2) $,在 $ n \leq 10^4 $ 的情况下可能勉强通过。通过单调队列优化后,可以稳定运行于 $ O(n) $ 或 $ O(n \log n) $。 ### 应用场景 HDU-3480 的问题模型可以应用于资源调度、任务划分等场景,尤其适用于需要控制子集内部差异的问题,如图像分块压缩、数据分段处理等[^1]。 ---
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