POJ3254 状压dp入门

本文介绍了一种使用二进制状态动态规划的方法来解决特定的牧羊问题。该问题要求在考虑障碍物的情况下,计算有多少种方式可以在棋盘上放置牧羊人,使得他们不会在同一行相邻。通过构建二进制状态表示每行可能的放置情况,并利用动态规划计算最终解。

参考了大神的思路…
http://blog.youkuaiyun.com/accry/article/details/6607703

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<stack>
#include <iostream>
const int mod=1e8;
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn=14;
int state[maxn][1<<13],map[1<<13];
int dp[maxn][1<<13];
bool adj(int x)
{
    return !(x&(x<<1));//不相邻返回1
}
bool ok(int x,int i)//判断状态x与地图的第i行是否冲突
{
    if(x&map[i]) return 0;
    return 1;
}
int main()
{
    std::ios::sync_with_stdio(false);
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int n,m;
    cin>>n>>m;
    int x;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        for(int j=1; j<=m; j++)
        {
            cin>>x;
            if(x==0)
                map[i]+=(1<<(m-j));//生成每一行的二进制串,把每一行不可以放牧的地方标记为1,可以放牧的标记为0
        }
    }
    int k1;
    for(int row=1; row<=n; row++)
    {
        int t=0;
        for(int i=0; i<(1<<m); i++)
        {
            if(adj(i)&&ok(i,row))
            {
                state[row][t]=i;//存放每一个状态
                if(row==1)
                    dp[row][i]=1;//初始化
                t++;
            }
        }
        if(row>1)
            for(int j=0; j<t; j++)
            {
                int tem=state[row][j];//tem是当前状态
                for(int k=0; k<k1; k++)//k1是上一行的状态数量
                {
                    if(tem&state[row-1][k]) continue;//这一行的放牧状态和上一行的放牧状态相邻
                    dp[row][tem]=(dp[row][tem]+dp[row-1][state[row-1][k]])%mod;
                }
            }
        k1=t;
    }
    int mx=0;
    for(int i=0; i<(1<<m); i++)
        mx=(dp[n][i]+mx)%mod;
    cout<<mx<<endl;
    return 0;
}
DP超详细教程:从入门到精通 DP状态压缩动态规划)是一种非常实用的算法技巧,特别适合处理态可以用二进制表示的问。下面我将用最详细、最系统的方式讲解这个技术,保证你能彻底理解。 一、DP的本质 1.1 什么是状态压缩状态压缩的核心思想是:用二进制位来表示某种态。比如: 有5个灯泡:可以用5位二进制数表示它们的开关态 10101表示第1、3、5个灯亮,2、4灭 有8个任务是否完成:可以用8位二进制数表示 11001001表示第1、2、5、8个任务已完成 1.2 为什么需要态? 传统DP在表示某些态时会遇到困难。例如: 棋盘放置问:要记录哪些格子被占用 任务分配问:要记录哪些任务已被分配 路径问:要记录哪些点已经访问过 如果用传统数组表示,可能需要多维数组,空间复杂度爆炸。而用二进制缩,一个整数就能表示复杂的态。 二、DP的三大组成部分 2.1 态表示 用一个整数的二进制形式表示态: 每一位代表一个元素的态(选中/未选中,存在/不存在等) 整数范围:0到2ⁿ-1(n是元素个数) 示例:3个物品的选择态 000(0):都没选 001(1):选第1个 010(2):选第2个 011(3):选第1、2个 ... 111(7):全选 2.2 态转移 定义如何从一个态转移到另一个态,通常包括: 检查当前态的某些位 根据条件修改某些位 生成新态 2.3 DP数组设计 dp[state]或dp[state][i],其中: state是缩后的态 i可能是附加信息(如当前位置、已选数量等) 三、必须精通的位运算技巧 3.1 基本操作 操作 代码表示 示例(假设8位二进制) 设置第i位为1 `state (1 << i)` `0010 (1<<2) → 0110` 设置第i位为0 state & ~(1 << i) 0110 & ~(1<<2) → 0010 切换第i位 state ^ (1 << i) 0110 ^ (1<<2) → 0010 检查第i位是否为1 (state >> i) & 1 (0110 >> 2) & 1 → 1 3.2 高级技巧 枚举所有子集: cpp for(int subset = state; subset; subset = (subset-1)&state){ // 处理subset } 最低位的1: cpp int lowbit = x & -x; 统计1的个数: cpp int count = __builtin_popcount(state); // GCC内置函数 六、DP的优化技巧 6.1 预处理合法态 很多问中,大部分态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector<int> valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector<int>> dp(2, vector<int>(size)); // 只保留当前和上一个态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前态 // 态转移... } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理... return memo[state][u] = res; } 七、常见问与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:态数是2ⁿ,不是n 初始态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间态:将二进制态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单(如LeetCode 464、526) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维(如需要同时缩多个态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习目推荐 入门: LeetCode 78. Subsets(理解态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单DP) 中等: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典POJ 2411. Mondriaan's Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制) 挑战: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握DP的关键在于: 彻底理解二进制态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
08-13
六、DP的优化技巧 6.1 预处理合法态 很多问中,大部分态是不合法的,可以预先筛选: cpp vector valid_states; for (int state = 0; state < (1 << n); ++state) { if (check(state)) { // 检查state是否合法 valid_states.push_back(state); } } 6.2 滚动数组优化 当态只依赖前一个阶段时,可以节省空间: cpp vector<vector> dp(2, vector(size)); // 只保留当前和上一个态 int now = 0, prev = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { swap(now, prev); for (auto& state : valid_states) { dp[now][state] = 0; // 清空当前态 // 态转移… } } 6.3 记忆化搜索实现 有时递归形式更直观: cpp int memo[1<<20][20]; // 记忆化数组 int dfs(int state, int u) { if (memo[state][u] != -1) return memo[state][u]; // 递归处理… return memo[state][u] = res; } 七、常见问与调试技巧 7.1 常见错误 位运算优先级:总是加括号,如(state & (1 << i)) 数组越界:态数是2ⁿ,不是n 初始态设置错误:比如TSP中dp[1][0] = 0 边界条件处理不当:如全选态是(1<<n)-1,不是1<<n 7.2 调试建议 打印中间态:将二进制态转换为可视化的形式 cpp void printState(int state, int n) { for (int i = n-1; i >= 0; --i) cout << ((state >> i) & 1); cout << endl; } 从小规模测试用例开始(如n=3,4) 使用assert检查关键假设 八、学习路线建议 初级阶段: 练习基本位操作 解决简单(如LeetCode 464、526) 中级阶段: 掌握经典模型(TSP、棋盘覆盖) 学习优化技巧(预处理、滚动数组) 高级阶段: 处理高维(如需要同时缩多个态) 结合其他算法(如BFS、双指针) 九、实战练习目推荐 入门: LeetCode 78. Subsets(理解态表示) LeetCode 464. Can I Win(简单DP) 中等: LeetCode 526. Beautiful Arrangement LeetCode 691. Stickers to Spell Word 经典POJ 2411. Mondriaan’s Dream(棋盘覆盖) HDU 3001. Travelling(三进制) 挑战: Codeforces 8C. Looking for Order Topcoder SRM 556 Div1 1000. LeftRightDigitsGame2 记住,掌握DP的关键在于: 彻底理解二进制态表示 熟练运用位运算 通过大量练习培养直觉 希望这份超详细的教程能帮助你彻底掌握DP!如果还有任何不明白的地方,可以针对具体问继续深入探讨。 请帮我转成markdown语法输出,谢谢
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