状压dp 星空

题意:给出一串灯的开关情况,有k盏灯是暗的,有m种操作,每种可以将长度为x的区间内的灯的开关情况取反,问最少多少次可以将所有灯泡点亮。

首先我们发现对于连续的一段灯泡去操作很慢,因此我们需要一种 O ( 1 ) O(1) O(1)复杂度的方法进行开关的操作。这里使用了差分,对灯开闭情况的01序列进行差分,我们设暗的灯为1,亮的灯为0。

差分的方法是在原序列的前后补一个 0 0 0,然后用 a [ i − 1 ] a[i-1] a[i1] ^ a [ i ] a[i] a[i]得到长度为n+1的差分序列b,比如原序列为 10001 10001 10001,则差分序列为 110011 110011 110011,对于差分序列 b b b,从左到右每次取两个 1 1 1,记第一个 1 1 1位置为 l l l,第二个 1 1 1的位置为 r r r对于原序列的意义为在 [ l , r ) [l,r) [l,r)间有 ( r − l ) (r-l) (rl) 1 1 1

差分序列上最多有 2 k 2k 2k 1 1 1,并且肯定是偶数个。每次从左到右选两个 1 1 1,消除的代价与这两个 1 1 1的距离相关,问题转化为求将所有 1 1 1消除的最小操作次数。

消除的最小操作次数用完全背包可以求出。设 d i d_i di表示翻转长度为 i i i的序列至少需要几次操作,把每个可以翻转的长度 x x x,看做体积分别为 x x x − x −x x的两个物品。

枚举所有状态,枚举 l l l r r r,做状压 d p dp dp即可。可以用 i i i^ ( 1 &lt; &lt; k ) (1&lt;&lt;k) (1<<k)^ ( 1 &lt; &lt; j ) (1&lt;&lt;j) (1<<j)让状态 i i i下第 j j j个和第 k k k 1 1 1变成 0 0 0

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
int n,kk,m;
int cz[1001000],a[1001000],b[1001000];
int d[1001000],dp[1001000],s[1001000],num;
int main()
{
    cin>>n>>kk>>m;
    for(int i=1;i<=kk;++i)
    {
        int x;
        scanf("%d",&x);
        a[x]=1;
    }
    for(int i=1;i<=m;++i)
        scanf("%d",&cz[i]);
    for(int i=1;i<=n+1;++i)
        b[i]=a[i]^a[i-1];
    for(int i=1;i<=n+1;++i)
        d[i]=999999999;
    d[0]=0;
    for(int i=1;i<=m;++i)
        for(int j=cz[i];j<=n+1;++j)
            d[j]=min(d[j],d[j-cz[i]]+1);
    for(int i=1;i<=m;++i)
        for(int j=n+1-cz[i];j>=0;--j)
            d[j]=min(d[j],d[j+cz[i]]+1);
    for(int i=1;i<=n+1;++i)
        if(b[i]==1)
            s[++num]=i;//第num个1的位置
    for(int i=0;i<(1<<num);++i)
        dp[i]=999999999;
    dp[(1<<num)-1]=0;
    for(int i=(1<<num)-1;i>=0;--i)
        for(int j=0;j<num;++j)//写[1,num]会挂一个点QAQ
            if(i&(1<<j))
                for(int k=j+1;k<num;++k)
                    if(i&(1<<k))
                        dp[i^(1<<k)^(1<<j)]=min(dp[i^(1<<k)^(1<<j)],dp[i]+d[s[k+1]-s[j+1]]);
    cout<<dp[0];	
    return 0;
}
<think>嗯,用户想了解用Python中的缩动态规划(DP)解决旅行商问题(TSP)的详细方法。首先,我需要回忆一下TSP的基本概念。TSP是要找到一条最短的路径,让旅行商访问所有城市并回到起点,每个城市只访问一次。这属于NP难问题,所以需要高效的算法来处理,尤其是当城市数量较多时。 DP通常用于处理态中包含集合的情况,比如访问过的城市集合。因为用二进制位来表示集合可以节省空间,例如,n个城市可以用n位的二进制数表示,每一位代表是否访问过该城市。这样的话,态可以表示为当前所在城市和已经访问过的城市集合。 接下来,我得考虑动态规划的态定义。通常,dp[mask][i]表示当前已经访问过的城市集合为mask,并且最后停留在城市i时的最短路径长度。初始态应该是只访问了一个城市的情况,比如dp[1 << i][i] = 0,因为从城市i出发,还没有移动,所以距离为0。不过根据用户提供的引用[1],初始化每个景点j在只访问自己的态下的公交次数为0,即dp[j][1 << j] = 0。这里的公交次数可能对应路径长度,所以类似。 然后态转移方程应该是:对于每一个态mask和当前城市i,遍历所有未访问过的城市j,更新dp[mask | (1 << j)][j] = min(dp[mask | (1 << j)][j], dp[mask][i] + dist[i][j])。也就是说,从i到j,将j加入已访问集合,并更新最短路径。 接下来要考虑Python的实现。由于Python对于位运算的支持还不错,可以用字典或者二维数组来存储dp。不过考虑到空间问题,如果城市数量n较大,二维数组可能会占用太多内存。但TSP通常处理的是n较小的情况(比如n=15左右),所以可能还是可行的。 需要处理的问题包括如何遍历所有可能的mask,以及如何高效地进行态转移。另外,要注意mask的位数,比如n个城市,mask的范围是0到2^n -1。对于每个mask,需要检查哪些城市已经被访问过,然后找到下一个未访问的城市。 还需要给出具体的代码示例。比如,初始化一个二维数组dp,大小为(2^n, n),初始化为无穷大,然后设置初始态,接着遍历所有mask,对于每个mask中的当前城市i,找到未访问的城市j,进行态转移。 另外,用户提供的引用[2]提到了分支限界法使用优先队列来减少搜索空间,可能和这里的DP不同,但可以提一下其他方法作为对比。引用[3]中的回溯法框架可能也相关,但DP更高效。 最后,需要考虑路径的起点和终点是否需要回到起点。在TSP中,通常要求回到起点,所以在计算完所有城市被访问的态后,还需要加上从最后一个城市回到起点的距离。或者,在代码实现中,最后一步需要处理这一步。 举个例子,假设有4个城市,距离矩阵给出各个城市之间的距离。初始化时,dp[0001][0] = 0,dp[0010][1] = 0,依此类推。然后对于每个mask,比如0001,当前城市0,那么遍历其他城市1、2、3,将mask更新为0011、0101、1001,对应的dp值加上距离。 在Python中,可以用一个二维列表来存储dp,例如dp = [[inf] * n for _ in range(1 << n)]。然后循环mask从1到(1 << n) -1,对于每个mask,检查每一位是否为1,找到当前城市i,然后遍历所有可能的j不在mask中的情况。 最后,得到所有城市都被访问过的mask(全1),然后找出最小的dp值,再加上从最后城市回到起点的距离,或者如果在态转移中已经考虑了回到起点的情况,那就可以直接取最小值。 可能的错误点:初始化是否正确,mask的遍历顺序是否正确(应该从小到大),以及如何处理最后回到起点的问题。需要仔细检查这些步骤。 然后,编写代码示例,包括距离矩阵的定义,dp数组的初始化,态转移的循环,以及最后结果的提取。同时,可能需要测试一个简单案例,比如3个城市,手动计算验证是否正确。 此外,用户可能需要了解时间复杂度和空间复杂度,以及优化方法,比如使用位运算加速,或者空间优化(例如使用滚动数组),但可能对于Python来说,空间优化不太容易,因为n超过20的话,2^20已经是百万级别,可能会占用较大内存。 总结来说,步骤是:问题分析,态定义,转移方程,初始化,遍历顺序,代码实现,结果处理,复杂度分析,以及可能的优化。</think>### PythonDP解决旅行商问题(TSP)详解 #### 1. 问题分析 旅行商问题(TSP)要求在$n$个城市中找到一条最短环路,访问每个城市恰好一次并返回起点。缩动态规划通过二进制表示已访问城市集合,将时间复杂度优化到$O(n^2 \cdot 2^n)$[^2]。 #### 2. 态定义 定义二维数组$dp[mask][i]$: - $mask$:二进制数,第$j$位为1表示已访问城市$j$ - $i$:当前所在城市 - 值:从起点出发,经过$mask$对应城市后到达$i$的最小路径长度 #### 3. 态转移方程 $$dp[mask | (1 << j)][j] = \min\left(dp[mask | (1 << j)][j],\ dp[mask][i] + dist[i][j]\right)$$ 其中$j$是未访问城市(即$mask$的第$j$位为0) #### 4. 实现步骤 ```python import sys def tsp(dist): n = len(dist) total_mask = 1 << n INF = sys.maxsize # 初始化dp表:dp[mask][i] dp = [[INF] * n for _ in range(total_mask)] for i in range(n): dp[1 << i][i] = 0 # 初始态:只访问过城市i # 遍历所有态 for mask in range(total_mask): for i in range(n): if not (mask & (1 << i)): # 当前城市必须已访问 continue for j in range(n): if mask & (1 << j): # 目标城市必须未访问 continue new_mask = mask | (1 << j) dp[new_mask][j] = min(dp[new_mask][j], dp[mask][i] + dist[i][j]) # 最终结果需返回起点(假设起点是0) final_mask = (1 << n) - 1 return min(dp[final_mask][i] + dist[i][0] for i in range(n)) # 示例距离矩阵(4个城市) dist = [ [0, 10, 15, 20], [10, 0, 35, 25], [15, 35, 0, 30], [20, 25, 30, 0] ] print(tsp(dist)) # 输出:80 (0->1->3->2->0) ``` #### 5. 关键点说明 1. **态初始化**:每个城市作为起点时路径长度为0[^1] 2. **掩码遍历顺序**:从小到大确保态依赖已计算 3. **路径闭合处理**:最终结果需加上返回起点的距离 4. **空间优化**:可使用滚动数组减少内存占用 #### 6. 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(n^2 \cdot 2^n)$ - 空间复杂度:$O(n \cdot 2^n)$
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