HDU 5779 Tower Defence(Dp + 组合)

本文介绍一种算法,用于计算符合特定条件的Tower Defence游戏地图数量。地图由无向图构成,需确保从起点到其他点的最短路径不等于预设值k。采用动态规划方法解决该问题,并给出实现代码。

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

转载:http://blog.youkuaiyun.com/v5zsq/article/details/52086951

Description 
小白最近痴迷于玩Tower Defence。他想要自己制作一张地图。地图是一张有n个点的无向图(图可以不连通,没有重边和自环),所有边的长度都为1,满足从1号点到其他任意一个点的最短路都不等于k.小白想知道这样的图有多少个。如果两个顶点不连通,那么它们之间的距离为无穷大 
Input 
第一行输入一个整数T(1≤T≤10) 
每组数据有一行,有两个整数n和k(1≤k,n≤60) 
Output 
对于每组数据,输出一行,图的个数,显然很大,对1e9+7取模 
Sample Input 

3 2 
4 2 
5 3 
Sample Output 

28 
808 
Solution 
用dp[i][j][k]表示包含1点的连通块点数为j,连通块中点到1的最短路最大值为i,连通块中有k个点到1的最短路长度为i的方法数,那么有转移方程 
这里写图片描述
解释下转移方程,从dp[i-1][j-k][u]到dp[i][j][k],要将k个点插进一个最短路长度为i-1的图中且插入的每个点到1点最短路为i,那么这k个点只能插在与1的最短路为i-1的u个点上,每个点插入的方案是(2^u-1)种,k个点就是(2^u-1)^k,而这新加入的k个点之间可以随便连边,有2^((k*(k-1)/2)种方案,最后是从连通块中选出k个点使其与1的最短路为i,方案数是C(j-1,k)(1点到自身距离不为i),在求出所有的dp[i][j][k]后,每次要从n-1个点中选取i-1个点与1点组成这个连通块,方案数C(n-1,i-1),这个连通块处理好后,剩下n-i个点可以随便连边,方案数2^((n-i)*(n-i-1)/2),所以最后的答案就是 
这里写图片描述 
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define mod 1000000007ll
#define maxn 66
ll C[maxn][maxn],f[maxn][maxn],g[maxn*maxn],dp[maxn][maxn][maxn];
void init()
{
    memset(C,0,sizeof(C));
    memset(f,0,sizeof(f));
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    g[0]=1;
    for(int i=1;i<maxn*maxn;i++)g[i]=g[i-1]*2%mod;
    for(int i=0;i<maxn;i++)
    {
        C[i][0]=C[i][i]=1;
        for(int j=1;j<i;j++)C[i][j]=(C[i-1][j]+C[i-1][j-1])%mod;
    }
    for(int i=1;i<maxn;i++)
    {
        f[i][0]=1;
        for(int j=1;j<maxn;j++)f[i][j]=f[i][j-1]*(g[i]-1)%mod;
    }
    dp[0][1][1]=1;
    for(int i=1;i<maxn;i++)
        for(int j=i;j<maxn;j++)
            for(int k=1;k<=j;k++)
                for(int u=1;u+k<=j;u++)
                {
                    dp[i][j][k]+=dp[i-1][j-k][u]*f[u][k]%mod*g[k*(k-1)/2]%mod*C[j-1][k]%mod;
                    dp[i][j][k]%=mod;
                }
}
int main()
{
    init();
    int T,k,n;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&k);
        ll ans=0;
        for(int d=0;d<k;d++)
            for(int i=1;i<=n;i++)
                for(int j=1;j<=i;j++)
                    ans+=dp[d][i][j]*C[n-1][i-1]%mod*g[(n-i)*(n-i-1)/2]%mod,ans%=mod;
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
       
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基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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