上升序列[三进制状压DP]

本文介绍了一种利用状态压缩动态规划方法解决特定数学问题的算法。问题要求给定一个长度为m的上升序列A,求有多少种1到n的排列能满足A是其最长上升子序列(LIS)。文章详细阐述了如何通过状态压缩技巧和动态规划思想来高效地解决这个问题,包括状态定义、状态转移方程及具体实现细节。

描述

给出一个长度为 m 的上升序列 A(1 ≤ A[i]≤ n), 请你求出有多少种 1...n 的排列, 满足 A 是它的一个 LIS.

输入

第一行两个整数 n,m.

接下来一行 m 个整数, 表示 A.

输出

一行一个整数表示答案.

样例输入

【输入样例1】
5 3
1 3 4
【输出样例1】
11
【输入样例2】
4 2
3 4
【输出样例2】
5

【数据范围与约定】

对于前 30% 的数据, n ≤ 9;

对于前 60% 的数据, n ≤ 12;

对于 100% 的数据, 1 ≤ m ≤ n ≤ 15.


从n<=15 很容易想到状态压缩

最长不降子序列的一种求法是:使用附加数组 D[i],表示当前长度为 i 的最长不降子序列最小的结尾是

多少,显然它是单调递增的。每插入一个数就二分找到第一个大于它的位置替换。

我们可以设状态 S1,第 i 位为 1 表示它在 D 中出现了,出现的位置就是 1~i 位 1 的数量

现在就可以设递推状态 f(S,S1)表示当前用了 S 中的数,D 的状态为 S1 的方案数

转移很容易转移,枚举这一位选什么直接更新

注意到 S1 一定是 S 的子集,于是可以用三进制表示


第一次写3进制的,来用人话翻译一下

首先定义状态f[state]

state 在3进制中可能是 210221001

1表示只在S中出现,也就是说我们已经选过它,在后面不能再选了

2 表示在S与S1中共同出现

于是当前状态表示

选了: 1 2 4 5 6 9

d[i]: 1 4 5的方案

其中一种就是 2 1 4 9 6 5


现在考虑什么是合法的方案

合法方案的状态S 一定满足 a[i]按顺序出现 即3,1,4明显不合法

于是我们枚举S,然后check

bool check(int s){
	int flag=0;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		if((s&(1<<(a[i]-1)))==0) flag=1;
		else if(flag) return false;
	}return true;
}
for(int i=0;i<(1<<n);i++)//出现了哪些数的状态 
		if(check(i)){...

我们知道S1是S的子集,于是有种很骚的方法可以不遗漏地枚举出S1

for(int ret=i;;ret=(ret-1)&i){

即ret=(ret-1)&i


然后将两个二进制状态转成3进制状态

	int sta=0;
	for(int j=1;j<=n;j++){
		if(ret&(1<<(j-1))) sta+=mi[j-1];
		if(i&(1<<(j-1))) sta+=mi[j-1];
	} 

mi[j-1]表示3^(j-1)


然后考虑更新答案

	if(f[sta]) 
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if((sta/mi[j-1])%3==0){ //第j位为0即可以选
				int ex_sta=sta+mi[j-1]*2; //即选了又在d中
				for(int k=j+1;k<=n;k++)
					if((ex_sta/mi[k-1])%3==2){//当前选的可以顶替原来d数组的下一个位置
						ex_sta-=mi[k-1];break;//然后那个位置就不在d中了
					}
				f[ex_sta]+=f[sta];
			}

答案为所有状态中满足LIS等于m的f[sta]的和

用一个dfs来搜一下

void dfs(int u,int num,int sta){
	if(u>n){
		if(num==0) ans+=f[sta];
		return;
	}
	dfs(u+1,num,sta+mi[u-1]);
	dfs(u+1,num-1,sta+mi[u-1]*2);
}

代码

#include<bits/stdc++.h>
#define N 16
#define M 14348910
using namespace std;
int f[M],mi[N];
int n,m,a[N],ans;
int read(){
	int cnt=0;char ch=0;
	while(!isdigit(ch))ch=getchar();
	while(isdigit(ch))cnt=cnt*10+(ch-'0'),ch=getchar();
	return cnt; 
} 
bool check(int s){
	int flag=0;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		if((s&(1<<(a[i]-1)))==0) flag=1;
		else if(flag) return false;
	}return true;
}
void dfs(int u,int num,int sta){
	if(u>n){
		if(num==0) ans+=f[sta];
		return;
	}
	dfs(u+1,num,sta+mi[u-1]);
	dfs(u+1,num-1,sta+mi[u-1]*2);
}
int main(){
	n=read(),m=read();
	for(int i=1;i<=m;i++) a[i]=read();
	
	mi[0]=1;
	for(int i=1;i<=n;i++) mi[i]=mi[i-1]*3;
	
	f[0]=1;
	for(int i=0;i<(1<<n);i++)//出现了哪些数的状态 
		if(check(i)){
			for(int ret=i;;ret=(ret-1)&i){//出现但不一定在d中 
				int sta=0;
				for(int j=1;j<=n;j++){
					if(ret&(1<<(j-1))) sta+=mi[j-1];
					if(i&(1<<(j-1))) sta+=mi[j-1];
				} 
				
				if(f[sta]) 
					for(int j=1;j<=n;j++)
						if((sta/mi[j-1])%3==0){ 
							int ex_sta=sta+mi[j-1]*2;
							for(int k=j+1;k<=n;k++)
								if((ex_sta/mi[k-1])%3==2){
									ex_sta-=mi[k-1];break;
								}
							f[ex_sta]+=f[sta];
						}
						
				if(ret==0) break;
			}
		}
	dfs(1,m,0);cout<<ans;
	return 0;
}

 

当然可以!如果你看不懂 **缩动态规划(State Compression DP,简称 DP)**,那是因为它需要你对以下几个方面有一定的理解: --- ## 🧠 一、什么是DP? **DP** 是一种将态用 **二进制位** 来表示的动态规划方法。它适用于态总数不多,但态本身比较复杂的题。 ### ✅ 适用条件: - 态可以用一个 **较小的整数**(通常是 `int`)表示。 - 态之间可以通过 **位运算** 转移。 - 态数一般不超过 `2^20`(即约 100 万)。 --- ## 🧩 二、 DP 的常见题型 | 类型 | 描述 | 举例 | |------|------|------| | 子集缩 | 每个元素是否在集合中 | 本题:杯子是否还有水 | | 态转移依赖位操作 | 比如翻转某些位、删除某些位等 | 本题:倒水后某个杯子没水了 | | 态转移图 | 把态看作图中的点,转移看作边 | 本题:从一个态转移到另一个态 | --- ## 📚 三、 DP 的核心技巧 ### 1. **态表示** - 通常用一个整数 `mask` 表示当前态。 - 每个二进制位表示一个物品(比如杯子)的态(有水/没水、选中/未选中等)。 **例子:** ```cpp mask = 0b1011 表示第0、1、3号杯子有水,第2号没有。 ``` --- ### 2. **态转移** - 从一个态转移到另一个态,通常是通过 **位运算** 实现。 - 比如:将第 j 位从 1 变成 0: ```cpp new_mask = mask ^ (1 << j); ``` --- ### 3. **初始化** - 找到初始态(比如所有杯子都有水): ```cpp f[(1 << n) - 1] = 0; ``` --- ### 4. **枚举态** - 枚举所有态(从 0 到 `1 << n` - 1) - 可以按顺序枚举,也可以从大到小(本题就是从大到小) --- ### 5. **统计态中的“1”的个数** - 使用内置函数: ```cpp __builtin_popcount(mask); ``` --- ## 🧮 四、本题的 DP 思路总结 | 步骤 | 内容 | |------|------| | 1. 定义态 | `f[mask]`:态为 mask 时的最小代价 | | 2. 初始态 | 所有杯子都有水:`(1 << n) - 1`,代价为 0 | | 3. 态转移 | 将一个有水的杯子 j 倒入另一个杯子 k,得到新态 `mask ^ (1 << j)` | | 4. 枚举顺序 | 从大到小枚举所有态(因为倒水会减少有水杯子数量) | | 5. 最终答案 | 找出所有有水杯子数 ≤ K 的态中,代价最小的 | --- ## 📌 五、 DP 学习建议 | 阶段 | 建议 | |------|------| | 初学 | 先理解二进制位表示态的概念,做几道入门题(如选课、旅行商题) | | 中级 | 学会使用位运算操作态,掌握态转移技巧 | | 高级 | 能自己设计缩的 DP 模型,处理复杂态转移(如本题) | --- ## 📚 六、推荐练习题(从易到难) | 难度 | 题目 | 链接 | |------|------|------| | 🔹 简单 | 【LeetCode】464. 我能赢吗 | https://leetcode.cn/problems/can-i-win/ | | 🔹 简单 | 【LeetCode】698. 划分为k个相等的子集 | https://leetcode.cn/problems/partition-to-k-equal-sum-subsets/ | | 🔸 中等 | 【LeetCode】943. 最短超级串 | https://leetcode.cn/problems/find-the-shortest-superstring/ | | 🔸 中等 | 【LeetCode】1125. 最小的必要团队 | https://leetcode.cn/problems/smallest-sufficient-team/ | | 🔸 困难 | 【LeetCode】1218. 最长定差子序列 | https://leetcode.cn/problems/longest-arithmetic-subsequence-of-given-difference/ | --- ## ✅ 七、一句话总结 > ** DP 的核心是:用一个整数来表示态,通过位运算实现态转移。** --- ###
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

FSYo

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值