HDU - 3091

有一个DP题,意题都看了好久用n个珠子串成一个项链,但是n个珠子两两之间可能不能放在一起,问有几种串珠子的方式?
因为项链可以旋转,所以选择一个起点最终走到这个起点,且每个点只能走一次,问有多少种情况?
类似旅行商问题,但不一样。问题还是对于一个珠子之后,它要选哪个珠子,因为n个珠子都要被选到,这里解决的就是个顺序问题。
如何定义dp状态
dp[state][i] :在state状态下,且以i为最后一个放入的元素的情况下的总数。
转移方式:从这个状态可以转移到的状态,目标状态总数+=现在的状态总数(状态之间只有加法的时候,这种转移很有用)

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string>
#include<cstring>
#include<vector>
#include<stack>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define clr(a, x) memset(a, x, sizeof(a))
#define mp(x, y) make_pair(x, y)
#define pb(x) push_back(x)
#define X first
#define Y second
#define fastin                    \
    ios_base::sync_with_stdio(0); \
    cin.tie(0);
typedef long long LL;
typedef pair<int, int> PII;
typedef vector<int> VI;
const int INF=0x3f3f3f3f;
int n,m;
int G[20][20];
LL dp[20][1<<19];//dp[i][j] 最后放的是i,状态为j的个数
int main()
{
    while(cin>>n>>m)
    {
        clr(G,0);
        clr(dp,0);
        for(int i=0,x,y;i<m;i++){
            cin>>x>>y;
            x--;y--;
            G[x][y]=G[y][x]=1;
        }
        dp[0][1] = 1;//固定一开始放0 那转态就是1
        for(int st=1;st<(1<<n);st++) //枚举状态
        for(int j=0;j<n;j++)//拆解转态
        {
            if(dp[j][st]==0) continue;
            for(int k=1;k<n;k++) //0已经加进去了 无需考虑
            {
                if( G[j][k] && (st&(1<<k))==0 )
                    dp[k][st|(1<<k)]+=dp[j][st];
            }
        }

        LL sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            //cout<<dp[i][(1<<n)-1]<<endl;
            if(G[i][0]){
                sum+=dp[i][(1<<n)-1];
            }
        }
        cout<<sum<<endl;
    }
    return 0;
}
/*
3 3
1 2
1 3
2 3

*/
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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