codeforces 118D Caesar's Legions(DP进阶)

本文介绍了一种使用动态规划解决排列问题的方法,重点在于限制连续骑兵和步兵的数量,通过状态转移方程实现最优解计算。

题意:
有n1个骑兵,n2个步兵,排成一列。
求满足下列条件的排列数。
1)连续的骑兵不超过n1
2)连续的步兵不超过n2
思路:
一开始使用状态f[i][j][k][2]第四位为0表示最后是骑兵,1则是步兵
i, j:骑兵,步兵个数
k:最后连续的一段不超过k
其实第三维是冗余的,因为我们只要在转移的时候保证最后一段不超过k就好了,因此可以去掉第三维。

int dp[Maxn+1][Maxn+1][2], n1, n2, k1, k2;

int solve() {
    rep(i, 1, k1) dp[i][0][0] = 1;
    rep(i, 1, k2) dp[0][i][1] = 1;
    rep(i, 1, n1) rep(j, 1, n2) {
        int last = min (i, k1);
        rep(ii, 1, last) dp[i][j][0] = (dp[i][j][0] + dp[i-ii][j][1]) % Mod;
        last = min (j, k2);
        rep(jj, 1, last) dp[i][j][1] = (dp[i][j][1] + dp[i][j-jj][0]) % Mod;
    }
    int ans = (dp[n1][n2][0] + dp[n1][n2][1]) % Mod;
    return ans;
}
### 关于 Codeforces 上 'Neo's Escape' 的解决方案 在解决 Codeforces 平台上的 `'Neo's Escape'` 问题时,通常需要考虑图论中的最短路径算法以及动态规划的应用。以下是对此类问题可能涉及的核心概念和技术的分析: #### 图论与最短路径 该问题可以被建模为在一个加权有向图中寻找从起点到终点的最优路径。Dijkstra 算法是一种常用的方法来计算单源最短路径[^1]。如果边权重均为正数,则 Dijkstra 是一种高效的选择。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float('inf') for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` #### 动态规划优化 对于某些变体问题,除了简单的最短路径外,还需要引入状态转移方程来进行进一步优化。例如,在存在多种属性约束的情况下(如时间、能量),可以通过定义多维数组 `dp[i][j]` 来表示到达节点 i 使用 j 单位资源所需的最小代价[^2]。 #### 讨论与实现细节 社区内的讨论往往围绕如何处理特殊边界条件展开,比如是否存在负环路或者超大数据集下的性能调优等问题。此外,部分参赛者会分享他们关于数据结构选取的经验教训,例如优先队列 vs. 堆栈的不同适用场景[^3]。
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