sicily 1121. Tri Tiling

使用动态规划解决2x1方块拼接问题
本文介绍了一种利用动态规划的方法来解决由2x1方块拼接成特定长度的矩形问题。通过创建状态转移方程,计算不同长度下能够拼接成矩形的方法数量。
#include<iostream> //DP
#include<stdio.h>
using namespace std;
int dp[31]={1}; //0的时候就是不放置,是1...
int main()
{
for(int i=2;i<=30;i+=2)
{
dp[i]
=3*dp[i-2]; //在3x2矩阵中可以有3种放置方法,表示[i-2,i]不与前面相连接,单独拼凑成
for(int j=0;j<=i-4;j+=2)
dp[i]
+=2*dp[j]; //当j=i-4,i-6...时,表示[i-4,i],[i-6,i]...是连接在一起的,无法分割,各有2种放置方法
}

2663-1          2663-2
列长度分别为4,
6,相连接在一起的方块,还可以颠倒过来,所以各有2种方法

int n;
while(cin>>n&&n!=-1)
{
if(n%2==1)
printf(
"0\n"); //列是奇数,则面积是奇数,肯定不能由 2x1 的方块拼成,所以是0
else
printf(
"%d\n",dp[n]);
}
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/mjc467621163/archive/2011/07/05/2097898.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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