Carcassonne - HDU 4064 状压dp

本文介绍了一款名为Carcassonne的拼图游戏,并针对其拼接规则设计了一个算法解决方案。该算法通过搜索每行的所有合法边界组合,并利用滚动数组进行状态转移,最终计算出所有合法拼接方式的数量。

Carcassonne

Time Limit: 3000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 897    Accepted Submission(s): 341


Problem Description
Carcassonne is a tile-based board game for two to five players.
Square tiles are printed by city segments,road segments and field segments. 

The rule of the game is to put the tiles alternately. Two tiles share one edge should exactly connect to each other, that is, city segments should be linked to city segments, road to road, and field to field. 

To simplify the problem, we only consider putting tiles:
Given n*m tiles. You can rotate each tile, but not flip top to bottom, and not change their order. 
How many ways could you rotate them to make them follow the rules mentioned above?
 

Input
The first line is a number T(1<=T<=50), represents the number of case. The next T blocks follow each indicates a case.
Each case starts with two number N,M(0<N,M<=12)
Then N*M lines follow,each line contains M four-character clockwise.
'C' indicate City.
'R' indicate Road.
'F' indicate Field.
 

Output
For each case, output the number of ways mod 1,000,000,007.(as shown in the sample output)
 

Sample Input
  
3 1 1 RRRR 1 2 RRRF FCCC 8 8 FCFF RRFC FRCR FRFR RCCR FFCC RRFF CRFR FRRC FRFR CCCR FCFC CRRC CRRR FRCR FRFR RRCR FRRR CCCR FFFC RRFF RFCR CCFF FCCC CFCF RRFF CRFR FFRR FRRF CCRR FFFC CRRF CFRR FFFF FFFF RRFF RRRR RCRR FFCC RFRF RRCF FRFR FRRR FRFR RCCR RCCC CFFC RFRF CFCF FRFF RRFF FFFF CFFF CFFF FRFF RFRR CCRR FCFC FCCC FCCC FFCC FCCF FFCC RFRF
 

Sample Output
  
Case 1: 4 Case 2: 1 Case 3: 1048576
 


题意:拼图的可以旋转,要求相邻的两块拼图相连的字母相同,问一共有多少种方式。

思路:对于每一行进行搜索,找到所有合适的上边界状压结果和下边界状压结果,然后用滚动数组进行转移。有一个小优化,当一个拼图的四个边相同时,只搜索一次,结果*4即可。

AC代码如下:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
ll dp[2][600010],MOD=1e9+7;
int T,t,n,m;
char s[13][13][6];
int num[15],POW[20],a,b,val[200],S,S2,TIP;
bool same[15];
void pai(int x,int ret)
{
    int i;
    if(ret>m)
    {
        if(x==1)
          dp[b][S2]=(dp[b][S2]+TIP)%MOD;
        else
          dp[b][S2]=(dp[b][S2]+dp[a][S]*TIP%MOD)%MOD;
    }
    else
    {
        if(same[ret])
        {
            if(ret==1 || s[x][ret-1][(num[ret-1]+1)%4]==s[x][ret][0] )
            {
                num[ret]=0;
                S+=val[s[x][ret][0]]*POW[ret];
                S2+=val[s[x][ret][0]]*POW[ret];
                pai(x,ret+1);
                S-=val[s[x][ret][0]]*POW[ret];
                S2-=val[s[x][ret][0]]*POW[ret];
            }
        }
        else
        for(i=0;i<4;i++)
           if(ret==1 || s[x][ret-1][(num[ret-1]+1)%4]==s[x][ret][(i+3)%4] )
           {

               num[ret]=i;
               S+=val[s[x][ret][i]]*POW[ret];
               S2+=val[s[x][ret][(i+2)%4]]*POW[ret];
               pai(x,ret+1);
               S-=val[s[x][ret][i]]*POW[ret];
               S2-=val[s[x][ret][(i+2)%4]]*POW[ret];
           }
    }
}
int main()
{
    int i,j,k;
    ll ans;
    POW[1]=1;
    for(i=2;i<=15;i++)
       POW[i]=POW[i-1]*3;
    val['C']=0;val['F']=1;val['R']=2;
    scanf("%d",&T);
    for(t=1;t<=T;t++)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(i=1;i<=n;i++)
           for(j=1;j<=m;j++)
              scanf("%s",s[i][j]);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            if(i&1)
              a=0,b=1;
            else
              a=1,b=0;
            memset(dp[b],0,sizeof(dp[b]));
            memset(same,0,sizeof(same));
            TIP=1;
            for(j=1;j<=m;j++)
               if(s[i][j][0]==s[i][j][1] && s[i][j][1]==s[i][j][2] && s[i][j][2]==s[i][j][3])
               {
                   same[j]=1;
                   TIP*=4;
               }
            pai(i,1);
        }
        ans=0;
        for(i=0;i<=POW[13];i++)
           ans+=dp[b][i];
        ans%=MOD;
        printf("Case %d: %I64d\n",t,ans);
    }
}



内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【态估计】电力系统态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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