CodeForces 1467D :Sum of Paths DP + 贡献

本文介绍了一种算法,用于解决在一个长度为n的线段上,每次移动一步,共移动m次的所有可能路径的价值总和问题。该算法通过预处理每个点的贡献值并动态更新点值来高效地应对多次查询与修改。

传送门

题目描述

一个长度为 n n n的线段,每个点都有一个价值 a i a_{i} ai,每经过这个点都会加上这个点的值,你可以从任意点开始,每次可以向左移动一格或者向右移动一格,问你移动 m m m次,所有可能的路径的的值的和是多少
q q q次修改,每次都会修改一个点的 a i a_{i} ai

分析

因为涉及到所有的方案,而这个数据范围肯定不会把每条路线弄出来,所以我们可以想办法把把这个路线给抽象出来
我们可以计算出每个点的贡献,也就是每个点经过的次数

 f[j][i] = (f[j - 1][i - 1] + f[j + 1][i - 1]) % mod;

然后,我们去枚举 i , j i,j i,j,假设我们第 j j j步走到了 i i i,那么这条路径一共可能的情况一共有 f [ i ] [ j ] ∗ f [ i ] [ m − j ] f[i][j] * f[i][m - j] f[i][j]f[i][mj],也就是说点 i i i一共经过了这么多次,所以这就是他的贡献值
最后求一下每个点的和, q q q次修改即可

代码

#pragma GCC optimize(3)
#include <bits/stdc++.h>
#define debug(x) cout<<#x<<":"<<x<<endl;
#define dl(x) printf("%lld\n",x);
#define di(x) printf("%d\n",x);
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#define pb push_back
#define mp make_pair
#define all(x) (x).begin(),(x).end()
#define fi first
#define se second
#define SZ(x) ((int)(x).size())
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef pair<int,int> PII;
typedef vector<int> VI;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int N = 5010;
const ll mod= 1000000007;
const double eps = 1e-9;
const double PI = acos(-1);
template<typename T>inline void read(T &a){char c=getchar();T x=0,f=1;while(!isdigit(c)){if(c=='-')f=-1;c=getchar();}
while(isdigit(c)){x=(x<<1)+(x<<3)+c-'0';c=getchar();}a=f*x;}
int gcd(int a,int b){return (b>0)?gcd(b,a%b):a;}
ll f[N][N],cnt[N];
ll a[N];
ll res;
int n,m,q;

int main(){
    read(n),read(m),read(q);
    for(int i = 1;i <= n;i++) {
        read(a[i]);
        f[i][0] = 1;
    }
    for(int i = 1;i <= m;i++)
        for(int j = 1;j <= n;j++)
            f[j][i] = (f[j - 1][i - 1] + f[j + 1][i - 1]) % mod;
    for(int i = 1;i <= n;i++)
        for(int j = 0;j <= m;j++)
            cnt[i] = (cnt[i] + (f[i][j] * f[i][m - j]) % mod) % mod;
    for(int i = 1;i <= n;i++) res = (res + (a[i] * cnt[i]) % mod) % mod;
    while(q--){
        int pos,x;
        read(pos),read(x);
        res = (res - a[pos] * cnt[pos] % mod + mod) % mod;
        a[pos] = x;
        res = (res + a[pos] * cnt[pos] % mod) % mod;
        dl(res);
    }
    return 0;
}

/**
*  ┏┓   ┏┓+ +
* ┏┛┻━━━┛┻┓ + +
* ┃       ┃
* ┃   ━   ┃ ++ + + +
*  ████━████+
*  ◥██◤ ◥██◤ +
* ┃   ┻   ┃
* ┃       ┃ + +
* ┗━┓   ┏━┛
*   ┃   ┃ + + + +Code is far away from  
*   ┃   ┃ + bug with the animal protecting
*   ┃    ┗━━━┓ 神兽保佑,代码无bug 
*   ┃        ┣┓
*    ┃        ┏┛
*     ┗┓┓┏━┳┓┏┛ + + + +
*    ┃┫┫ ┃┫┫
*    ┗┻┛ ┗┻┛+ + + +
*/


基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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