P4111 [HEOI2015]小Z的房间

本文详细解析了HEOI2015竞赛中“小Z的房间”问题,通过Matrix-Tree定理求解有障碍网格图的生成树个数。文章提供了一段C++代码实现,展示了如何对每个点向左侧和上方节点连边,并使用Matrix-Tree定理求解生成树数量。

P4111 [HEOI2015]小Z的房间

题目描述

详见:P4111 [HEOI2015]小Z的房间

solution

Matrix-Tree裸题。

题意为求一个有障碍的网格图的生成树个数。

因此对于每一个点向左边和上面的节点连边,Matrix-Tree定理求解生成树个数即可。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int MAXN=105;
const int mods=1e9;
char st[MAXN];
bool flag[MAXN][MAXN];
int a[MAXN][MAXN],id[MAXN][MAXN];

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;
}
void add_edge(int u,int v) { a[u][u]++,a[v][v]++,a[u][v]--,a[v][u]--; }
int solve(int n)
{
	int ans=1;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		for (int j=i+1;j<=n;j++)
			while (a[j][i])
			{
				int d=a[i][i]/a[j][i];
				for (int k=i;k<=n;k++) a[i][k]=(a[i][k]-1ll*d*a[j][k]%mods+mods)%mods;
				swap(a[i],a[j]),ans=-ans;
		    }
		ans=(1ll*ans*a[i][i]%mods+mods)%mods;
	}
	return ans;
}
int main()
{
	int n=read(),m=read(),num=0;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%s",st);
		for (int j=0;j<m;j++) 
		    if (st[j]=='.') flag[i][j+1]=1,id[i][j+1]=++num;
	}
	for (int i=1;i<=n;i++)
	    for (int j=1;j<=m;j++) 
		{
		    if (flag[i][j]&&flag[i-1][j]) add_edge(id[i][j],id[i-1][j]); 
		    if (flag[i][j]&&flag[i][j-1]) add_edge(id[i][j],id[i][j-1]);
		}
	printf("%d\n",solve(num-1));
	return 0;
} 

 

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
### HEOI2016 和 TJOI2016 竞赛中的树相关数据结构问题 #### 1. 树链剖分的应用 对于涉及树的数据结构问题,树链剖分是一种非常有效的技术。通过将树分解成若干条重路径和轻边,可以在 \(O(\log n)\) 的时间复杂度内处理树上的查询和更新操作[^1]。 ```cpp void dfs1(int u, int f, int d) { fa[u] = f; dep[u] = d; siz[u] = 1; son[u] = 0; for (auto v : G[u]) { if (v == f) continue; w[v] = ++tot; top[tot] = v; dfs1(v, u, d + 1); siz[u] += siz[v]; if (siz[v] > siz[son[u]]) son[u] = v; } } ``` 此代码片段展示了如何利用深度优先搜索(DFS)来初始化树的相关属性,如父节点、深度、子树大小等,这些信息是后续实现树链剖分的基础。 #### 2. 动态开点线段树优化 针对某些特定场景下的动态区间修改与查询需求,采用动态开点线段树能够有效降低空间消耗并提高效率。这种方法特别适用于值域较大而实际使用的范围较小的情况,在这类情况下静态分配内存可能导致浪费过多资源[^3]。 #### 3. 倍增算法求LCA 倍增法用于快速计算两点之间的最近公共祖先(Lowest Common Ancestor),其核心思想是在预处理阶段记录每个结点向上跳转\(2^i\)步后的父亲位置,从而使得每次查找的时间复杂度降为常数级别[^5]。 ```cpp for (int j = 1; j <= max_level; ++j) for (int i = 1; i <= n; ++i) dp[i][j] = dp[dp[i][j - 1]][j - 1]; // 查询u,v的lca while (dep[u] != dep[v]) { if (dep[u] < dep[v]) swap(u, v); for (int k = max_level; ~k; --k) if ((1 << k) & (dep[u] - dep[v])) u = dp[u][k]; } if (u == v) return u; for (int k = max_level; ~k; --k) if (dp[u][k] ^ dp[v][k]) u = dp[u][k], v = dp[v][k]; return dp[u][0]; ``` 这段代码实现了基于倍增原理的LCA查询功能,其中`max_level`表示最大可能跳跃次数,通常取值不超过20即可满足大多数情况的需求。
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