浅谈状压DP

本文深入讲解状态压缩动态规划(状态压缩DP),介绍其原理、位运算应用及实战案例,包括背包问题、物品价值最大化和棋盘布局等典型题目,帮助读者理解和掌握这一高效算法。

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在遇到某些动规题目时,发现状态太多,无从下手分析具体情况时,也许可以考虑一下状态压缩DP,一种很暴力但很好用的DP。

一、状态压缩的常规方法

一般来说,状态压缩是利用二进制数只有0和1的特点,将当前较为复杂存储状态表示成一个数储存起来。这样一来,繁多的状态就可以表示成一个数了。

比如背包问题,可以把放该物品记为1,不放记为0,那么三个物品如果只放第一个和第二个,就可以记作二进制的011(2)(默认为从二进制右侧开始记录状态),即十进制的3

二进制数位012
二进制数110
状态×

(注意顺序)

那么很容易得出,如果有n个物品,那么状态数最多有2n

种(0~2n-1)。

那么,位运算这个坎。。。就必须要过了。。
在这里插入图片描述

二、关于位运算

众所周知,电脑储存、计算数据都是利用二进制的,如果直接利用位运算进行计算,程序就能比普通的四则运算快,这也是为什么位运算很受欢迎。

1. 与(&):只有同为1时才是1,其他都是0;
eg:11001(2)& 10111(2)= 10001(2)
2. 或(|):只有同为0时才是0,其他都是1;
eg:11001(2)| 10111(2)= 11111(2)
3. 非(!):! 0 = 1,! 1 = 0;
4. 异或(^):相同为0,不同为1;
eg:11001(2)^ 10111(2)= 1110(2)
5. 左移(x<<n):将二进制的n所有数位向左移动n位(类似于十进制×2)
eg:11001(2)<<1 = 110010(2)
6. 右移(x>>n):将二进制的n所有数位向右移动n位(类似于十进制/2)
eg:11001(2)>>1 = 1100(2)

网上的一张图总结的不错,也贴在下面,不要求强记,大概知道就行。

三、一些例题~

magic_sheep大佬说我还要多做状压dp的题才能熟练掌握,所以下面的题目可能还会不定期更新~~~

1.Hihocoder P1846 ABC (来自vjudge)

问题描述

杂货铺老板一共有N件物品,每件物品具有ABC三种属性中的一种或多种。从杂货铺老板处购得一件物品需要支付相应的代价。
现在你需要计算出如何购买物品,可以使得ABC三种属性都在购买的物品中出现,并且支付的总代价最小。

输入

第一行包含一个整数N。

以下N行,每行包含一个整数C和一个只包含"ABC"的字符串,代表购得该物品的代价和其具有的属性。

对于50%的数据,1 ≤ N ≤ 20

对于100%的数据,1 ≤ N ≤ 1000 1 ≤ C ≤ 100000

输出

一个整数,代表最小的代价。如果无论如何凑不齐ABC三种属性,输出-1。

样例输入

5
10 A
9 BC
11 CA
4 A
5 B

样例输出

13

分析:
本题只有ABC三种物品属性,所以暴力一下多写几个if就可以过了,但用状压dp就会更清晰,代码量也会更少。

将ABC三种物品分别对应二进制数位的0,1,2位,这样用1表示该属性放了,0表示未放,则很容易列出:
f[j|a[i].w]=min(f[j|a[i].w],f[j]+a[i].v);
首先,f[j]表示在第 j 状态下当前的最小花费,a[i].w记录第i个物品的状态,则 j | a[i].w 的运算即表示在f[j]状态放入第i个物品后的最优解(或运算即可以模拟放入的操作)。
其实,这个状态转移方程式是不是和0/1背包很像呢:
f[j+w]=max(f[j+w],f[j]+v);

所以,这道题基本上就是个裸的背包+状压就行啦!

代码如下

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[8];
struct bag{
	int v,w;
}a[1100];
int main(){
	int n;
	cin>>n;
	for (int i=0;i<=7;i++) f[i]=99999999;
	f[0]=0;//初始化一定要记得!
	for (int m=1;m<=n;m++){
		cin>>a[m].v;
		string s;
		cin>>s;
		for (int i=0;i<s.size();i++){//按二进制存
			if (s[i]=='A') a[m].w+=1;
			if (s[i]=='B') a[m].w+=2;
			if (s[i]=='C') a[m].w+=4;
		}
		for (int j=0;j<=7;j++){//dp过程
			f[j|a[m].w]=min(f[j|a[m].w],f[j]+a[m].v);
		}
	}
	if (f[7]!=99999999) cout<<f[7]<<endl;else cout<<-1<<endl;
	return 0;
}

2.Hihocoder P1486 物品价值 (来自vjudge)

问题描述

小Hi现在有n个物品,每个物品都有一个价值。并且这n个物品总共有m个不同的属性,每个物品都具有其中若干属性。
小Ho要从中选出若干物品,满足每个属性都正好有奇数个物品拥有,且被选出的物品价值总和最大。你能帮助小Ho完成任务么?

输入

第一行一个数T(<=10),表示数据组数。对于每一组数据:
 
第一行两个数n,m(1<=n<=1000,m<=10)
 
接下来每两行描述一件物品。对于每一件物品:
 
第一行两个数v和s,表示其价值和所含属性数量(v<=100000,s<=m)
 
第二行s个数,表示该物品拥有的属性编号(1<=编号<=m)

输出

物品价值总和的最大值。

样例输入

1
3 2
2 1
1
2 1
2
5 2
1 2

样例输出

5

分析
这题明显比上一题稍微难点。。。
首先对于状态表示,题目说必须是奇数个,是不是可以想到,用1表示放了奇数个,0表示放了偶数个,那么通过异或操作就可完成放入过程了(可以自己手动推一下为什么异或可以表示放入状态)。
用f[i][j]表示在放入第i个物品,状态为j的时候的最优解,则可以列出和上题类似的状态转移方程:
f[i][j∧a[i].w]=max(f[i][j∧a[i].w],f[i-1][j]+a[i].v);
(具体的和上一题差不太多,理解就行)

代码如下

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct cd{
	int v,w;
}a[1010];
int f[2050][2050];
int main(){
	int T,n,m;
	cin>>T;
	while (T--){
		cin>>n>>m;
		memset(f,-1,sizeof f);
        memset(a,0,sizeof a);
        f[0][0]=0;//初始化
        int s; 
		for (int i=1;i<=n;i++){
			cin>>a[i].v>>s;
			for (int j=1;j<=s;j++){
				int e;
				cin>>e;
				a[i].w|=1<<(e-1);//如此读入效率高
			}
			for (int j=0;j<(1<<m);j++){
				if (f[i-1][j]!=-1){
					f[i][j^a[i].w]=max(f[i][j^a[i].w],f[i-1][j]+a[i].v);//状态转移方程
					f[i][j]=max(f[i][j],f[i-1][j]);
				}
			}	
		}
		cout<<max(f[n][(1<<m)-1],0)<<endl;
	}
	return 0;
}

3.洛谷 P1896 互不侵犯

问题描述

在N×N的棋盘里面放K个国王,使他们互不攻击,共有多少种摆放方案。国王能攻击到它上下左右,以及左上左下右上右下八个方向上附近的各一个格子,共8个格子。

输入

只有一行,包含两个数N,K ( 1 <=N <=9, 0 <= K <= N * N)

输出

所得的方案数

样例输入

3 2

样例输出

16

分析
emmmmmmm,是不是无从下手。。。

暴力深搜?
想多了,老弟。。。(你要是能过就算我没说

考虑到状压,所以我们可以把每一行放或不放用1和0表示,这样一来,每行放置的状态就可以很轻易地表示出来。

首先我们要先预处理,判断一行中何种状态满足题中条件,这要用到与(&)运算。我们发现,判断二进制中1是否相邻两个数都是0,只需要判断 x&(x<<1)x&(x>>1) 是否都为0即可(需要手推及理解,这里不细说)。摆放棋子的个数只需要计算一下二进制1的个数即可。
我们用f[i][j][k]表示当第i行是第j个状态并且放了k个棋子时的方案数。
那么,第一行的所有状态都可以预处理进数组了。接着,只需要当这行的状态与上一行不冲突,就更新方案数,差不多这题就OK了!

代码如下

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long a[1000],f[10][1<<9][100];
int n,m;
bool g[1000];
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	memset(f,0,sizeof f);
	memset(g,false,sizeof g);
	for (int x=0;x<1<<n;x++){
		if (!(x&(x<<1))&&!(x&(x>>1))) g[x]=true;
		int s=x;
		while (s){
			if (s&1) a[x]++;
			s>>=1;
		}
		if (g[x]) f[1][x][a[x]]=1;
	}
	
	for (int i=2;i<=n;i++){
		for (int j=0;j<1<<n;j++){
			if (g[j]){
				for (int k=0;k<1<<n;k++)
					if (g[k]&&!(j&k)&&!(j&(k>>1))&&!(j&(k<<1)))
						for (int l=0;l+a[k]<=m;l++)
							f[i][k][l+a[k]]+=f[i-1][j][l];		
					
				
			}		
		}
	}
	long long ans=0;
	for (int i=0;i<(1<<n);i++)
		ans+=f[n][i][m];
	printf("%lld\n",ans);
	return 0;
}

 

4.未完待续哟~

### 状态压缩动态规划解决猛兽放置问题 状态压缩动态规划( DP)是一种高效的算法设计方法,特别适用于棋盘类问题。以下是一个基于 C++ 的状态压缩动态规划实现,用于解决 N×N 方阵中猛兽的放置问题。 #### 问题分析 - 每个猛兽会攻击自身周围八个格子,因此需要确保任意两只猛兽之间不能互相攻击。 - 使用状态压缩表示每一行的猛兽放置情况,通过位运算快速判断冲突。 - 动态规划的态转移方程用于统计所有可行方案。 --- #### 算法设计 1. **态定义**: - 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 行已经放置猛兽,并且第 `i` 行的猛兽放置态为 `j` 的情况下,总的可行方案数[^1]。 - 态 `j` 是一个二进制数,其中每一位表示该列是否放置猛兽。 2. **态转移**: - 对于当前行 `i` 和态 `j`,枚举上一行的所有可能态 `k`,并检查两者是否冲突。 - 如果不冲突,则更新态转移方程:`dp[i][j] += dp[i-1][k]`[^1]。 3. **冲突检测**: - 使用位运算检测猛兽之间的冲突,包括同一列和对角线上的冲突。 - 如果两个态 `j` 和 `k` 在同一列或对角线上有重叠,则认为它们冲突。 4. **初始化**: - 当没有猛兽时,只有一种方案,即什么都不放,因此 `dp[0][0] = 1`。 5. **结果计算**: - 最终结果为所有放置了 `K` 只猛兽的态之和。 --- #### 实现代码 ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int countWays(int N, int K) { vector<int> validStates; // 存储所有合法的态 for (int i = 0; i < (1 << N); ++i) { if (__builtin_popcount(i) <= K) { // 确保态中的猛兽数量不超过 K validStates.push_back(i); } } // 动态规划数组 vector<vector<long long>> dp(N + 1, vector<long long>(1 << N, 0)); dp[0][0] = 1; // 初始态 for (int i = 1; i <= N; ++i) { for (auto j : validStates) { // 当前行态 if (__builtin_popcount(j) > K) continue; // 超过 K 只猛兽,跳过 for (auto k : validStates) { // 上一行态 if ((j & k) == 0 && // 不在同一列 (j & (k >> 1)) == 0 && // 不在左对角线 (j & (k << 1)) == 0) { // 不在右对角线 dp[i][j] += dp[i - 1][k]; } } } } long long result = 0; for (auto s : validStates) { if (__builtin_popcount(s) == K) { // 统计放置了 K 只猛兽的态 result += dp[N][s]; } } return result; } int main() { int N, K; cout << "请输入棋盘大小 N 和猛兽数量 K: "; cin >> N >> K; if (K > N * N) { cout << "无法放置超过 N*N 只猛兽!" << endl; return 0; } cout << "可行方案数: " << countWays(N, K) << endl; return 0; } ``` --- #### 算法说明 1. **态生成**: - 使用 `__builtin_popcount` 函数计算二进制态中 1 的个数,以确保每种态的猛兽数量不超过 `K`[^1]。 2. **冲突检测**: - 使用位运算 `(j & k)` 检测同一列冲突。 - 使用 `(j & (k >> 1))` 和 `(j & (k << 1))` 检测对角线冲突。 3. **时间复杂度**: - 态总数为 `2^N`,每次态转移需要枚举上一行的所有态,因此时间复杂度为 O((2^N)^2 * N)[^1]。 4. **空间复杂度**: - 动态规划数组占用 O(N * 2^N) 的空间。 --- ####
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