【Gym - 101002F】Mountain Scenes(dp)

本文探讨了一道经典的算法题,即使用固定长度的丝带填充不同尺寸的格子,目标是找出所有可能的填充方式,使得至少有一列的丝带长度不同于其他列。文章详细解析了解题思路,并提供了完整的AC代码。

Mountain Scenes

Descriptions

给你一个长度为n的丝带,一个宽w一个高h 的 格子,用丝带去填充格子,这填充后只需要满足至少有一列的丝带长度与其他格子不同即可。丝带可以不全部用上,格子可以不放丝带,只要有一列的丝带长度不同则这种放法就与其他方案不同。问一共有多少种放放法。

Sample Input1 

 25 5 5 

Sample Output 1

7770

Sample Input 2

15 5 5

Sample Output 2

 6050

Sample Input 3

10 10 1

Sample Output 3

 1022

Sample Input 4

4 2 2 

Sample Output 4

6

题目链接

https://vjudge.net/problem/Gym-101002F

dp[i][j]代表到第i列为止用了j米长的情况数,下一状态等于前一状态的各种情况的总和

代码中有几点要解释一下   tmp=n/w+1 求的是按宽绳子全用铺平,看能铺几层 再加上 0这一层

            h+1 求的是按高来铺绳子,能铺h+1层

            min(tmp,h+1) 求的是最终能铺几层

AC代码

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <fstream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <deque>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#include <cstring>
#include <map>
#include <stack>
#include <set>
#include <sstream>
#define IOS ios_base::sync_with_stdio(0); cin.tie(0);
#define Mod 1000000007
#define eps 1e-6
#define ll long long
#define INF 0x3f3f3f3f
#define MEM(x,y) memset(x,y,sizeof(x))
#define Maxn 10000+10
using namespace std;
ll n,w,h;
ll dp[110][Maxn];
int main()
{
    cin>>n>>w>>h;
    MEM(dp,0);
    dp[0][0]=1;
    for(int i=1; i<=w; i++)//枚举列
        for(int j=0; j<=n; j++)//枚举到前一列为止用了多少绳子
            if(dp[i-1][j])//前一次更新过才能更新下一个
            {
                for(int k=0; k<=h; k++)//枚举这一列的高度
                {
                    if(j+k>n)//高度超过总绳长就不行
                        break;
                    dp[i][j+k]=(dp[i][j+k]+dp[i-1][j])%Mod;
                }
            }
    ll tmp=n/w+1;
    ll ans=0;
    for(int i=0;i<=n;i++)
        ans=(ans+dp[w][i])%Mod;
    cout<<(ans-min(tmp,h+1)+Mod)%Mod<<endl;
    return 0;
}
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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