POJ2411:Mondriaan's Dream(状压dp)

本文探讨了如何使用计算机计算填充矩形的不同方式的数量。通过动态规划算法解决了一个经典问题,即用2×1的小矩形填充大矩形。

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Mondriaan's Dream
Time Limit: 3000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 16037 Accepted: 9283

Description

Squares and rectangles fascinated the famous Dutch painter Piet Mondriaan. One night, after producing the drawings in his 'toilet series' (where he had to use his toilet paper to draw on, for all of his paper was filled with squares and rectangles), he dreamt of filling a large rectangle with small rectangles of width 2 and height 1 in varying ways. 

Expert as he was in this material, he saw at a glance that he'll need a computer to calculate the number of ways to fill the large rectangle whose dimensions were integer values, as well. Help him, so that his dream won't turn into a nightmare!

Input

The input contains several test cases. Each test case is made up of two integer numbers: the height h and the width w of the large rectangle. Input is terminated by h=w=0. Otherwise, 1<=h,w<=11.

Output

For each test case, output the number of different ways the given rectangle can be filled with small rectangles of size 2 times 1. Assume the given large rectangle is oriented, i.e. count symmetrical tilings multiple times.

Sample Input

1 2
1 3
1 4
2 2
2 3
2 4
2 11
4 11
0 0

Sample Output

1
0
1
2
3
5
144
51205

Source

题意:略。

思路:略。

待优化。

# include <stdio.h>
# include <string.h>
# define LL long long
const int MAXN = (1<<11)+1;
LL dp[MAXN], tmp[MAXN];
bool ok[MAXN];
int a, b, up;

bool judge(int i)
{
    while(i)
    {
        if(i&1)
        {
            i >>= 1;
            if(!(i&1))
                return false;
            i >>= 1;
        }
        else
            i >>= 1;
    }
    return true;
}

void init()
{
    memset(ok, false, sizeof(ok));

    memset(tmp, 0, sizeof(tmp));
    for(int i=0; i<up; ++i)
        if(judge(i))
        {
            ok[i] = true;
            tmp[i] = 1;//首行必须要相邻的1,或者没1。
        }
}

LL fun()
{
    for(int i=2; i<=a; ++i)
    {
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        for(int j=0; j<up; ++j)
            for(int k=0; k<up; ++k)
            {
                if(!tmp[k] || (j|k)!=up-1)
                    continue;
                if(!ok[j&k])//上下两种状态按位与后必须要有两个相邻的1,或者没有1。
                    continue;
                dp[j] += tmp[k];
            }
        for(int i=0; i<up; ++i)
            tmp[i] = dp[i];
    }
    return dp[up-1];
}

int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&a,&b),a+b)
    {
        if((a*b)&1)
        {
            puts("0");
            continue;
        }
        if(a < b)
        {
            int c = a;
            a = b;
            b = c;
        }
        up = 1<<b;
        init();
        printf("%lld\n",fun());
    }
    return 0;
}



转载于:https://www.cnblogs.com/junior19/p/6729991.html

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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