hdu1565 方格取数(状态压缩)

本文介绍了解决HDU1565问题的方法,采用二进制表示每行状态,通过移位和按位与操作判断是否符合要求。使用动态规划策略,枚举所有可能的状态并计算最大值。

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题目链接:hdu1565

对于每一个数,取或者不取,用0表示不取,1表示取,那么对于每一行的状态,就可以用一个二进制的数来表示。比如5的二进制为101,就表示取第一个数,不取第二个数,取第三个数。

将符合要求的状态保存下来,什么是符合要求的呢?即二进制数中不存在相邻的1(110,011都是不符合要求的)。可以用移位并按位与的办法来判断,举个例子:110左移一位为011 ,110&011 = 1,不符合要求;101左移一位为010,101&010=0,符合要求,这是判断同一行时的方法。

判断上下两行,只需将上下两行的状态按位与即可。(PS:在纸上写写,和容易就能看出来)


然后枚举每一行的状态和上一行的状态,找出不与上一个状态冲突的情况,然后计算,选择当前状态的最大值

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;
int status[20000];//存状态
int map[25][25];
int d[25][20000];//d[i][j]表示第i行第j种状态时的最大和(这时的最大和是1~i行所能取得的最大和)
int n;
int init(int n)//将符合要求的状态保存下来,即没有两个一相邻的情况
{
    int M = 0;
    for(int i = 0; i < n; i ++)
        if( (i&(i>>1)) == 0 )
            status[M++] = i;
    return M;
}
int cal(int x, int t)//计算该状态下的和
{
    int sum = 0, j = n - 1;
    while(t)
    {
        if(t&1) sum += map[x][j];
        j--;
        t >>= 1;
    }
    return sum;
}
int main()
{
    int i,j,k;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        if(n == 0)//加上这句用C++提交能过,没这句C++就过不了,但G++能,不知道为啥
        {
            printf("0\n");
            continue;
        }
        int M = init(1<<n);//初始化
        memset(d, 0, sizeof(d));

        for(i = 0; i < n; i ++)
            for(j = 0; j < n; j ++)
                scanf("%d",&map[i][j]);

        for(i = 0; i < M; i ++)
            d[0][i] = cal(0, status[i]);

        for(i = 1; i < n; i ++)//第i行
        {
            for(j = 0; j < M; j ++)//枚举第i行的状态
            {
                int temp = cal(i,status[j]);
                for(k = 0; k < M; k ++)//枚举上一行的状态,即第i-1行
                {
                    if(status[j] & status[k]) continue;//上一行和这一行存在上下相邻的1
                    d[i][j] = max(d[i-1][k]+temp, d[i][j]);
                }
            }
        }
        int ans = 0;
        for(i = n - 1, j = 0; j < M ; j ++)
            ans = max(d[i][j], ans);
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}


### HDU1565 方格 动态规划 解题思路 对于给定的一个 \( n \times n \) 的棋盘,其中每个格子内含有一个非负值。目标是从这些格子里选一些,使得任何两个被选中的所在的位置没有公共边界(即它们不是上下左右相邻),并且使选出的之和尽可能大。 #### 构建状态转移方程 为了实现这一目的,可以定义二维组 `dp` 来存储到达某位置的最大累积值: - 设 `dp[i][j]` 表示当考虑到第 i 行 j 列时能够获得的最大价值。 初始化阶段,设置第一行的据作为基础情况处理;之后通过遍历整个矩阵来更新每一个可能的状态。具体来说,在计算某个特定单元 `(i, j)` 处的结果之前,应该先考察其上方以及左上角、右上角三个方向上的元素是否已经被访问过,并据此调整当前节点所能达到的最佳得分[^1]。 ```cpp for (int i = 0; i < N; ++i){ for (int j = 0; j < M; ++j){ dp[i][j] = grid[i][j]; // 上面一排的情况 if(i > 0 && !conflict(i,j,i-1,j)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] + grid[i][j]); // 左斜线方向 if(i > 0 && j > 0 && !conflict(i,j,i-1,j-1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-1] + grid[i][j]); // 右斜线方向 if(i > 0 && j+1 < M && !conflict(i,j,i-1,j+1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j+1] + grid[i][j]); } } ``` 这里需要注意的是冲突检测函 `conflict()` ,用于判断两格之间是否存在直接连接关系。如果存在,则不允许同时选择这两格内的字相加到路径之中去。 #### 寻找最优解 最终的答案将是最后一行中所有列的最大值之一,因为这代表了从起点出发直到终点结束可以获得的最大收益。可以通过简单的循环找到这个最大值并返回它作为结果输出。 ```cpp // 找到最后一行的最大值 __int64 result = 0; for(int col = 0; col < M; ++col) { result = max(result, dp[N-1][col]); } cout << "Maximum sum is: " << result << endl; ``` 上述方法利用了动态规划的思想有效地解决了该问题,时间复杂度大约为 O(n*m),空间复杂度同样决于输入规模大小。
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