CF1237F Balanced Domino Placements(组合计数,dp)

这篇博客讨论了一个关于骨牌排列的问题,其中涉及到横放和竖放骨牌的策略选择。作者提出了一种解决方法,首先考虑横放骨牌的列和竖放骨牌的行,然后处理横放骨牌的行和竖放骨牌的列。通过动态规划计算不同状态的骨牌放置方式,并利用组合计数来确定最终答案。博客重点在于动态规划的状态转移和组合数学的应用。

CF1237F Balanced Domino Placements

Solution

显然可以先考虑横着的骨牌,再考虑竖着的骨牌。但是思路卡在了选取横着的骨牌会对竖着的骨牌的相邻对数产生影响。

然而事实上我们只需要换一个统计顺序,先考虑横着的骨牌的列和竖着的骨牌的行,然后再考虑横着的骨牌的行和竖着的骨牌的列(因为单行/列没有双行/列的必须相邻的限制,因此可以简单地通过剩余行/列数统计)。

前面一项可以简单地dpdpdp得到,后面一项组合计数即可。

时间复杂度O(n2)O(n^2)O(n2)

Code

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

template<typename T> inline bool upmin(T &x, T y) { return y < x ? x = y, 1 : 0; }
template<typename T> inline bool upmax(T &x, T y) { return x < y ? x = y, 1 : 0; }

#define MP(A,B) make_pair(A,B)
#define PB(A) push_back(A)
#define SIZE(A) ((int)A.size())
#define LEN(A) ((int)A.length())
#define FOR(i,a,b) for(int i=(a);i<(b);++i)
#define fi first
#define se second

typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
typedef long double lod;
typedef pair<int, int> PR;
typedef vector<int> VI; 

const lod eps = 1e-11;
const lod pi = acos(-1);
const int mods = 998244353;
const int oo = 1 << 30;
const ll loo = 1ll << 62;
const int MAXN = 4005;
const int INF = 0x3f3f3f3f;//1061109567
/*--------------------------------------------------------------------*/
inline int read() {
	int f = 1, x = 0; char c = getchar();
	while (c < '0' || c > '9') { if (c == '-') f = -1; c = getchar(); }
	while (c >= '0' && c <= '9') { x = (x << 3) + (x << 1) + (c ^ 48); c = getchar(); }
	return x * f;
}
int tagx[MAXN], tagy[MAXN], fn[MAXN][MAXN], fm[MAXN][MAXN], fac[MAXN], inv[MAXN];
int upd(int x , int y) { return x + y >= mods ? x + y - mods : x + y; }
int C(int x, int y) { return x < y ? 0 :1ll * fac[x] * inv[y] % mods * inv[x - y] % mods; }
int quick_pow(int x, int y) {
	int ret = 1;
	for(; y ; y >>= 1) {
		if (y & 1) ret = 1ll * ret * x % mods;
		x = 1ll * x * x % mods;
	}
	return ret;
}
void Init(int n) {
	fac[0] = 1;
	for (int i = 1; i <= n ; ++ i) fac[i] = 1ll * fac[i - 1] * i % mods;
	inv[n] = quick_pow(fac[n], mods - 2);
	for (int i = n - 1; i >= 0 ; -- i) inv[i] = 1ll * inv[i + 1] * (i + 1) % mods;
}
signed main() {
	int n = read(), m = read(), k = read();
	Init(max(n, m));
	for (int i = 1; i <= k ; ++ i) tagx[read()] = 1, tagy[read()] = 1, tagx[read()] = 1, tagy[read()] = 1;
	
	fn[0][0] = 1;
	for (int i = 1; i <= n ; ++ i)
		for (int j = 0; j * 2 <= i; ++ j) 
			fn[i][j] = (i > 1 && !tagx[i] && !tagx[i - 1]) ? upd(fn[i - 1][j], fn[i - 2][j - 1]) : fn[i - 1][j];
	
	fm[0][0] = 1;
	for (int i = 1; i <= m ; ++ i)
		for (int j = 0; j * 2 <= i; ++ j) 
			fm[i][j] = (i > 1 && !tagy[i] && !tagy[i - 1]) ? upd(fm[i - 1][j], fm[i - 2][j - 1]) : fm[i - 1][j];
	
	int rn = 0, rm = 0;
	for (int i = 1; i <= n ; ++ i) rn += !tagx[i];
	for (int i = 1; i <= m ; ++ i) rm += !tagy[i];
	
	int ans = 0;
	for (int i = 0; i * 2 <= rn ; ++ i)
		for (int j = 0; j * 2 <= rm; ++ j) 
			ans = upd(ans, 1ll * fac[i] * fac[j] % mods * C(rm - j * 2, i) % mods * C(rn - i * 2, j) % mods * fn[n][i] % mods * fm[m][j] % mods);
	printf("%d\n", ans);
	return 0;
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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