洛谷P1990 覆盖墙壁:怎样解决递推问题?

题目见

P1990

递推问题的关键是要找到前一次和后一次之间的关系。
只要找到这个关系(或者说,列出表达式),那么问题已经得到了解决。

这个题目怎样找到前一次呢?

  • 首先 确定一列i。集中目光在这一列上。

  • 由于有两种不同的砖,我们要确定上一块砖的类型

    • 条形砖
    • L形砖
  • 条形砖可以有不同的方向:

    • 条形砖可以竖着放:那么减掉一块砖,对应的情况就是i-1列的完全情况。
    • 条形砖可以横着放:只能放两块才能对应到上一个完全情况即i-2
  • L形砖:

    • 如果将底边对向大端,那么会出现一个缺格。这个缺格将导致无法弥补的缺陷。即先前的完全情况加上这一块砖后无论如何不能填满。

    如图绿色为完全区域,红色为本次操作的砖块。白色为缺陷。

    • 所以L形砖只能将底边朝向完全区。但这很快导致了新的问题。需要维护一种新的完全区域。即半满型。图示表现了我们的需求:

在这里插入图片描述
我们把这个半满型的数组定为g[i],用于表示满足第i列半满(不论半满的那一块在上面还是下面)的方案数。填入这一块之后,我们实现了i+2的全满。于是我们找到了填满第i列的最后一个来源:2*g[i-2]。至此我们确定了主递推关系:

f[i] = f[i-1] + f[i-2] + 2 * g[i-2]

现在只剩一个问题没有解决,即这个新构造的g[i]数组如何维护。

  • 在先前的全满的基础上可以加L形砖,与这个半满的尾端两相对应补成完整的一个2*3矩形,即可得到一个这个半满数组的一个来源f(i-1)*1
  • 但还有加条形砖的情况,且只能如图放置:
    在这里插入图片描述
    我们又找到一个来源,即g(i-1)*1

所以我们又得出了关于新数组的递推式:

g(i) = g(i-1) + f(i-1)

简单地初始化数组的前两位,如下:

#define N 1000000 + 10
int f[N] = {1, 1}, g[N] = {0, 1};

主函数如下:

int main()
{
    int n, mod = 10000;
    cin >> n;
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        f[i] = (f[i-1] + f[i-2] + 2 * g[i-2]) % mod;
        g[i] = (g[i-1] + f[i-1]) % mod;
    }
    cout << f[n];
    return 0;
}

总结:
递推问题要找到每一步的所有可能情况,然后求解来源。

### 关于洛谷 P1548 的 C++ 递推实现 #### 解题思路分析 洛谷 P1548 是一道典型的动态规划或递推题目。通过观察问题的特点,可以发现其核心在于状态转移方程的设计和边界条件的处理。 对于此类问题,通常采用二维数组 `dp[i][j]` 来表示到达第 `i` 行第 `j` 列的状态值。具体来说: - **初始状态**:起点 `(1, 1)` 的值初始化为给定值或者特定逻辑下的默认值。 - **状态转移方程**:假设当前格子可以从上方或左方移动过来,则有如下关系: \[ dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] \] 此公式适用于大多数路径计数类问题[^1]。 需要注意的是,在实际编码过程中可能还需要考虑一些特殊情况,例如障碍物的存在、矩阵大小限制等。如果存在这些额外约束,则需调整相应的判断条件来跳过非法位置。 以下是基于上述理论框架编写的一个标准C++程序版本: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 1005; long long dp[MAXN][MAXN]; int main(){ int n,m; cin>>n>>m; // 初始化所有元素为0 memset(dp, 0, sizeof(dp)); // 起始点设置为1或其他指定初值 dp[1][1]=1; for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=m;j++){ if(i==1 && j==1) continue; // 已经设定好起始点了 // 边界情况特殊处理 if(i>1){ dp[i][j] += dp[i-1][j]; } if(j>1){ dp[i][j] += dp[i][j-1]; } // 如果还有其他限制(如障碍),在此处加入过滤条件即可 } } cout<<dp[n][m]<<endl; } ``` 该代码片段实现了基本的功能需求,并且具备一定的扩展性以便后续增加更多复杂功能模块[^2]。 #### 注意事项 当面对更大规模的数据集时,单纯依靠递归来解决问题可能会遇到性能瓶颈甚至栈溢出的风险;此时改用迭代方法配合记忆化存储往往能取得更优的效果。另外也要注意变量类型的选取以防数值越界等问题发生[^3]。
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