铺瓷砖

本文介绍了如何使用位运算和状压动态规划(DP)解决关于1×2长方形瓷砖铺在一个n×m地面的问题。讨论了位运算的六种基本操作,并给出了解决方案的关键思路和代码片段。

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铺瓷砖


Description
今天小信装修新家,给家里买了一种 1×2的长方形(如图1)新瓷砖。小信是个懂得审美的人,毕竟人生除了金钱,还有诗和远方。这个时候小信就在想,这种长方形的瓷砖铺到一个 n×m 的地面上有多少种方案(如图2:是 4×4 地面的一种方案)?
Input
输入两个整数 n,m,(1≤MIN(n,m)≤10, 1≤MAX(n,m)≤100)。
Output
输出方案总数(最后结果模 10^9 + 7)。
Sample Input 1
2 2
Sample Output 1
2

看了这道题,自然就会想到状压DP。

状压DP

所谓状压DP,就是将状态压缩进int之类的变量中。实际上状压DP是一种暴力,但空间和时间都不会耗费太多,在一些DFS处理细节太麻烦的题目中,我们就可以用到状压DP。

位运算

因为状压DP的状态用二进制数表示,这样节省空间和时间,所以先了解位运算。

1.&

&是按位与,将运算的数转换为二进制,当对位上的两个数都是1时,该位为true,否则为false。例如1001&1011=1001。

2.|

按位或,转为二进制,运算时对应位上有1,那么该位就为true,没有1,即为false。例如1001|1011=1011。

3.^

按位异或,转换为二进制,当对应位上的数字不同,才取true,相同,取为false。例如1001^1011=0010。

4.左移

x<<1,一个数的二进制位全部向左移动1位

5.右移

x>>2,一个数的二进制位全部向右移动2位

### LeetCode 瓷砖算法题目解决方案 #### 问题描述 对于给定尺寸的矩形区域,使用不同大小的地砖设整个区域。目标是计算完成设所需的最少地砖数量。 #### 方案分析 针对此类问题的一种有效方法是利用动态规划(DP),其核心在于构建状态转移方程并初始化边界条件。具体到本题场景下: - 定义 `dp[i][j]` 表示前 i 行 j 列已经被完全覆盖的情况下所需最小地砖数目。 - 对于每一个格子 `(i,j)` ,考虑两种情况: - 如果当前位置为空,则尝试放置一块合适大小的地砖,并更新相应的 dp 值; - 否则跳过该位置继续处理下一个未被占用的位置。 为了简化实现过程,在实际编码时通常会引入辅助函数用于枚举所有可能形状的地砖组合方式,并据此调整当前的状态值。 考虑到输入规模较小(n=2,m=3), 可以直接穷尽所有可能性来求解最优解[^2]. ```python def numTilings(N): MOD = int(1e9+7) @lru_cache(None) def dfs(i, status): if i >= N: return not status res = (dfs(i + 1, status) * (status == 0 or status == 3)) % MOD for s in range((not bool(status & 1)) << 1 | (not bool(status & 2))): res += dfs(i + 1, ((s ^ 3) & status) | (((~s)&1)<<1|(s&1))) return res % MOD return dfs(0, 0) ``` 此代码片段展示了如何运用记忆化搜索技术优化暴力破解的方法。这里定义了一个递归函数 `dfs()` 来模拟每一步的选择过程;并通过位运算技巧高效表示每一行的状态变化规律。最终结果保存在一个全局变量中以便后续调用查询。
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