CF 2B :DP + 路径还原

传送门

题目描述

给定由非负整数组成的 n ∗ n n * n nn的正方形矩阵,你需要寻找一条路径:

以左上角为起点

每次只能向右或向下走

以右下角为终点 并且,如果我们把沿路遇到的数进行相乘,积应当是最小“round”,换句话说,应当以最小数目的0的结尾.

分析

这道题的细节是真的多
首先如果乘起来造成末尾新增了0,那么必然是2 * 5的结果,所以我们去分解每一个数,a[i][j][0/1]表示2和5的个数分别有多少个,然后取min进行状态转移就可以了

需要注意的是,如果有0的话,需要特判

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 = 1010;
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 a[N][N][2];
int st;
int n;

ll ppp1(int x){
	ll res = 0;
	while(x % 2 == 0 && x) res++,x /= 2;
	return res;
}

ll ppp2(int x){
	ll res = 0;
	while(x % 5 == 0 && x) res++,x /= 5;
	return res;
}

void out(int x,int y){
	if(x == 1 && y == 1) return;
	if(x == 1){
		out(x,y - 1);
		printf("R");
	}
	else if(y == 1){
		out(x - 1,y);
		printf("D");
	}
	else if(a[x - 1][y][st] < a[x][y - 1][st]){
		out(x - 1,y);
		printf("D");
	}
	else{
		out(x,y - 1);
		printf("R");
	}
}


int main() {
	read(n);
	int stx = -1,sty = -1;
	for(int i = 1;i <= n;i++){
		for(int j = 1;j <= n;j++){
			int x;
			read(x);
			if(!x) stx = i,sty = j;
			a[i][j][0] = ppp1(x);
			a[i][j][1] = ppp2(x);
		}
	}
	for(int i = 2;i <= n;i++){
		a[1][i][0] += a[1][i - 1][0];
		a[1][i][1] += a[1][i - 1][1];
		a[i][1][0] += a[i - 1][1][0];
		a[i][1][1] += a[i - 1][1][1];
	}
	for(int i = 2;i <= n;i++)
		for(int j = 2;j <= n;j++){
			a[i][j][0] += min(a[i - 1][j][0],a[i][j - 1][0]);
			a[i][j][1] += min(a[i - 1][j][1],a[i][j - 1][1]);
		}
	if(a[n][n][0] <= a[n][n][1]) st = 0;
	else st = 1;
	if(stx != -1 && a[n][n][st] != 0){
		di(1);
		for(int i = 1;i < stx;i++) printf("D");
		for(int i = 1;i < n;i++) printf("R");
		for(int i = stx;i < n;i++) printf("D");
		return 0;
	}
	dl(a[n][n][st])
	out(n,n);
	return 0;
}

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


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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