洛谷P2051 中国象棋【dp】

本文详细解析了洛谷P2051炮兵布阵问题,通过动态规划求解在n*m的棋盘上放置炮兵的方案数,避免炮兵互相攻击。介绍了状态转移方程,以及使用长整型防止溢出的实现细节。

题目https://www.luogu.org/problemnew/show/P2051

题意:n*m的格子里放炮,使他们不能互相攻击。

如果两个炮在同一行同一列并且中间还有一个棋子的话就可以攻击。问有多少种放炮的方案。

思路:首先根据规则,可以推出任意的行和列中炮的个数都不能超过2个。

可以尝试用递推。$dp[i][j][k]$表示处理到第$i$行,只有一个炮的列有$j$个,有两个炮的列有$k$个时的方案数。

当$i-1$行处理完了处理$i$的时候,可以放0,1,2个炮。

所以$dp[i][j][k] = dp[i-1][j][k] + dp[i-1][j-1][k] * (m - j - k + 1) + dp[i - 1][j + 1][k - 1] * (j + 1) + dp[i - 1][j - 2][k] * (m - j - k + 2)(m - j - k + 1) + dp[i - 1][j + 2][k - 2] * (j + 2)(j + 1)/2 + dp[i- 1][j][k - 1] * j(m - j - k + 1)$【每次像这种到老是会搞乱到底是谁推出谁的关系】

注意中间过程可能会爆int,所以直接用LL做吧。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstdlib>
 3 #include<map>
 4 #include<set>
 5 #include<cstring>
 6 #include<algorithm>
 7 #include<vector>
 8 #include<cmath> 
 9 #include<stack>
10 #include<queue>
11 #include<iostream>
12 
13 #define inf 0x3f3f3f3f
14 using namespace std;
15 typedef long long LL;
16 typedef pair<int, int> pr;
17 
18 int n, m;
19 const int maxn = 105;
20 const LL mod = 9999973;
21 LL dp[maxn][maxn][maxn];
22 
23 int main()
24 {
25     scanf("%d%d", &n, &m);
26     dp[0][0][0] = 1;
27     for(int i = 1; i <= n; i++){
28         for(int j = 0; j <= m; j++){
29             for(int k = 0; j + k <= m; k++){
30                 dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j][k]) % mod;
31                 if(j >= 1)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j - 1][k] * (m - j - k + 1)) % mod;
32                 if(k >= 1 && j + 1 <= m)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j + 1][k - 1] * (j + 1)) % mod;
33                 if(j >= 2)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j - 2][k] * ((m - j - k + 2) * (m - j - k + 1) / 2)) % mod;
34                 if(k >= 2 && j + 2 <= m)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j + 2][k - 2] * ((j + 2) * (j + 1) / 2)) % mod;
35                 if(k >= 1)dp[i][j][k] = (dp[i][j][k] + dp[i - 1][j][k - 1] * j * (m - j - k + 1)) % mod;
36             }
37         }
38     }
39     
40     LL ans = 0;
41     for(int j = 0; j <= m; j++){
42         for(int k = 0; j + k <= m; k++){
43             ans = (ans + dp[n][j][k]) % mod;
44         }
45     }
46     printf("%lld\n", ans);
47     return 0;
48 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wyboooo/p/11107414.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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