jzoj 1261 数字游戏

本文介绍了一个关于寻找特定数列排列的问题,旨在快速找出满足条件的最小字典序排列。通过对杨辉三角的利用及剪枝策略的应用,实现了一个有效的解决方案。

Description

Charles和sunny在玩一个简单的游戏。若给出1~n的一个排列A,则将A1、A2相加,A2、A3相加……An-1、An相加,则得到一组n-1个元素的数列B;再将B1、B2相加,B2、B3相加,Bn-2、Bn-1相加,则得到一组n-2个元素的数列……如此往复,最终会得出一个数T。而Charles和sunny玩的游戏便是,Charles给出n和T,sunny在尽可能短的时间内,找到能通过上述操作得到T且字典序最小的1~n的排列。(sunny大声说:“What an easy game!”,接着几下就给出了解),Charles觉得没意思,就想和你玩,当然,你可以用一种叫做“电子计算机”的东西帮你。

Input

本题有多组数据,对于每组数据:一行两个整数n(0< n<=20),t即最后求出来的数。两个0表示输入结束。

Output

对于每组测试数据输出一行n个整数,用空格分开,行尾无多余空格,表示求出来的满足要求的1~n的一个排列。

Sample Input

4 16
3 9
0 0

Sample Output

3 1 2 4
1 3 2

Data Constraint

对于30%的数据,保证该组里的每个N都不超过10。
对于100%的数据,保证有每个N不超过20,且每组数据的个数不超过10。

Solution

可以通过观察发现,t是由这个n的排列的每个数乘上一个系数得到,系数是杨辉三角第n行。
若直接dfs,就会超时,所以需要剪枝。
1.若已经找到答案,结束dfs
2.若当前的和加上后面能算出的最大值仍小于t,返回上层。
3.若当前的和加上后面能算出的最小值仍大于t,返回上层。
4.由于系数对称,而要找字典序最小的序列,所以,当系数相同时,小的数一定在前面。
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std;

#define N 25

int f[N][N];
int q[N],t[N],x[N];
int n,m;
bool b;

void pre()
{
    memset(f,0,sizeof(f));
    f[1][1]=1;
    for (int i=2;i<N;++i)
      for (int j=1;j<=i;++j)
        f[i][j]=f[i-1][j-1]+f[i-1][j];
}

bool comp(int x,int y)
{
    return x>y;
}

bool pd(int dep,int s)
{
    int an=s;
    for (int i=dep;i<=n;++i)
      x[i-dep]=f[n][i];
    sort(x,x+n-dep+1,comp);
    /*for (int i=0;i<=n-dep;++i)
      printf("%d ",x[i]);
    printf("\n");*/
    int j=0;
    for (int i=n;i>=1;--i)
      if (t[i]==0)
      {
        an+=i*x[j];
        j++;
      }
    //printf("max=%d\n",an);
    if (an<m) return true;
    an=s;
    j=0;
    for (int i=1;i<=n;++i)
      if (t[i]==0)
      {
        an+=i*x[j];
        j++;
      }
    //printf("min=%d\n",an);
    if (an>m) return true;
    return false;
}

void dfs(int dep,int s)
{
    /*printf("%d,%d\n",dep,s);
    for (int i=1;i<=n;++i)
      printf("%d ",t[i]);
    printf("\n");*/
    if (b==1) return;
    if (dep==n)
    {
        if (s==m)
        {
            for (int i=1;i<=n;++i)
              printf("%d ",q[i]);
            printf("\n");
            b=1;
        }
        return;
    }
    if (s>m) return;
    if (pd(dep+1,s)) return;
    if (dep>n/2 && q[dep]<q[n-dep+1]) return;
    for (int i=1;i<=n;++i)
      if (t[i]==0)
      {
        t[i]=1;
        q[dep+1]=i;
        dfs(dep+1,s+i*f[n][dep+1]);
        t[i]=0;
      }
}

int main()
{
    freopen("easy.in","r",stdin);
    freopen("easy.out","w",stdout);
    pre();
    scanf("%d%d",&n,&m);
    while (not(n==0 && m==0))
    {
        b=0;
        memset(t,0,sizeof(t));
        dfs(0,0);
        scanf("%d%d",&n,&m);
    }
    return 0;
}
### 解题思路 题目要求解决的是一个与图相关的最小覆盖问题,通常在特定条件下可以通过状态压缩动态规划(State Compression Dynamic Programming, SCDP)来高效求解。由于状态压缩的适用条件是状态维度较小(例如K≤10),因此可以利用二进制表示状态集合,从而优化计算过程。 #### 1. 状态表示 - 使用一个整数 `mask` 表示当前选择的点集,其中第 `i` 位为 `1` 表示第 `i` 个节点被选中。 - 定义 `dp[mask]` 表示在选中 `mask` 所代表的点集后,能够覆盖的节点集合。 - 可以通过预处理每个点的邻域信息(包括自身和所有直接连接的点),快速更新状态。 #### 2. 预处理邻域 对于每个节点 `u`,预先计算其邻域范围 `neighbor[u]`,即从该节点出发一步能到达的所有节点集合。这样,在后续的状态转移过程中,可以直接使用这些信息进行合并操作。 #### 3. 状态转移 - 初始化:对每个单独节点 `u`,设置初始状态 `dp[1 << u] = neighbor[u]`。 - 转移规则:对于任意两个状态 `mask1` 和 `mask2`,如果它们没有交集,则可以通过合并这两个状态得到新的状态 `mask = mask1 | mask2`,并更新对应的覆盖范围为 `dp[mask1] ∪ dp[mask2]`。 - 在所有状态生成之后,检查是否某个状态的覆盖范围等于全集(即覆盖了所有节点)。如果是,则记录此时使用的最少节点数量。 #### 4. 最优解提取 遍历所有可能的状态,找出能够覆盖整个图的最小节点数目。 --- ### 时间复杂度分析 - 状态总数为 $ O(2^K) $,其中 `K` 是关键点的数量。 - 每次状态转移需要枚举所有可能的子集组合,复杂度为 $ O(2^K \cdot K^2) $。 - 整体时间复杂度控制在可接受范围内,适用于 `K ≤ 10~20` 的情况。 --- ### 代码实现(状态压缩 DP) ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 25; int neighbor[MAXN]; // 每个节点的邻域 int dp[1 << 20]; // dp[mask] 表示选中的点集合为 mask 时所能覆盖的点集合 int min_nodes; // 最小覆盖点数 void solve(int n, vector<vector<int>>& graph) { // 预处理每个节点的邻域 for (int i = 0; i < n; ++i) { neighbor[i] = (1 << i); // 包括自己 for (int j : graph[i]) { neighbor[i] |= (1 << j); } } // 初始化 dp 数组 memset(dp, 0x3f, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[1 << i] = neighbor[i]; } // 状态转移 for (int mask = 1; mask < (1 << n); ++mask) { if (__builtin_popcount(mask) >= min_nodes) continue; // 剪枝 for (int sub = mask & (mask - 1); sub; sub = (sub - 1) & mask) { int comp = mask ^ sub; if (comp == 0) continue; int new_mask = mask; int covered = dp[sub] | dp[comp]; if (covered == (1 << n) - 1) { min_nodes = min(min_nodes, __builtin_popcount(new_mask)); } dp[new_mask] = min(dp[new_mask], covered); } } } int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<vector<int>> graph(n); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); // 无向图 } min_nodes = n; solve(n, graph); cout << "Minimum nodes required: " << min_nodes << endl; return 0; } ``` --- ### 优化策略 - **剪枝**:当当前状态所用节点数已经超过已知最优解时,跳过后续计算。 - **提前终止**:一旦发现某个状态覆盖了全部节点,并且节点数达到理论下限,即可提前结束程序。 - **空间优化**:可以仅保存当前轮次的状态,减少内存占用。 --- ### 总结 本题通过状态压缩动态规划的方法,将原本指数级复杂度的问题压缩到可接受范围内。结合位运算技巧和预处理机制,能够高效地完成状态转移和覆盖判断操作。 ---
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