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;
}
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。
645

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



