CodeForces 372B 脑洞大开的DP递推

本文介绍一种新颖的方法来解决01矩阵中特定子矩阵的计数问题。通过使用动态规划结合巧妙的数据结构(记录每个点左侧最近的1的位置),文章详细解释了如何高效地计算包含特定点的所有全0子矩阵数量。

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题目

做了两个多小时,脑洞大开,给了一个01矩阵,求以a,b,为左上角,c,d为右下角的矩阵内有多少包含部分全为0的子矩阵

对于这道题目,一开始就想到了DP递推,感觉而已,虽然准,可是做不出啊,想好了递推式子可是细节部分没办法去处理。看了CF上的题解,顿时脑洞大开,这个做法真的是太厉害了,这方法代码简洁明了,同时也提醒到了我,在方程假设出来后,对于转移的细节处理,

其实一开始我想到过这个递推式子

dp[i][j][k][l] += dp[i][j][k - 1][l] + dp[i][j][k][l - 1] - dp[i][j][k - 1][l - 1];对于这个式子,就还差一个,那就是包含(c,d)也就是右下角的矩阵数目,这个当时无法去求,现在觉得这方法真的太巧妙了,可以先开一个二维数组last[i][j],代表当前(i,j)这个点距离它同一行左边距离它最近的 一个1的距离,如果它左边没有1,那么就是距离左边第一列 也就是矩阵左边界的距离,

一开始设定一个值 l - j + 1,也就是左上角的点与右下角的点的 列数之间的距离,然后开始枚举从右下角到左上角的 行数 中的last[kk][l]的值,(i<=kk<=k),取两个之间晓得的那个加上,为什么呢

比如说:

000

000,这个子矩阵一开始l - j + 1 = 3,然后枚举行数,发现最终答案是6,数一数包含右下角的点的 矩阵个数确实是六,因为要包含右下角所以多一行其实就是个数多了一倍而已

再举个例子:

010

000,一开始l - j + 1 = 3,开始枚举行数,最终答案是4,为什么呢,因为要包含右下角的点,所以当你一旦遇到1的时候,那么其实从这个1所在位置开始的 左边上边部分都可以去掉了,只有这个1以及1上边的右边部分可以用了, 这方法真神!

int n,m,q;

int mp[40 + 5][40 + 5];

int dp[40 + 5][40 + 5][40 + 5][40 + 5];

int last[40 + 5][40 + 5];//与左边最近的一个1的距离,

void init() {
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	memset(last,0,sizeof(last));
}

bool input() {
	while(cin>>n>>m>>q) {
		for(int i=1;i<=n;i++) {
			string s;
			cin>>s;
			for(int j=1;j<=m;j++) {
				mp[i][j] = s[j - 1] - '0';
			}
		}
		return false;
	}
	return true;
}

void slove() {
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		for(int j=1;j<=m;j++) {
			if(mp[i][j]){last[i][j] = 0;continue;}
			last[i][j] = last[i][j - 1] + (mp[i][j] == 0);
		}
	}
	for(int i=1;i<=n;i++) {
		for(int j=1;j<=m;j++) {
			for(int k=i;k<=n;k++) {
				for(int l=j;l<=m;l++) {
					int tmp = l - j + 1;
					//int tt = 0;
					for(int kk = k;kk >= i;kk--) {
						tmp = min(tmp,last[kk][l]);
						dp[i][j][k][l] += tmp;
						//tt += tmp;
						//cout<<tt<<"****"<<endl;
					}
					dp[i][j][k][l] += dp[i][j][k - 1][l] + dp[i][j][k][l - 1] - dp[i][j][k - 1][l - 1];
				}
			}
		}
	}
}

void cal() {
	slove();
	while(q--) {
		int aa,bb,cc,dd;
		cin>>aa>>bb>>cc>>dd;
		cout<<dp[aa][bb][cc][dd]<<endl;
	}
}

void output() {

}

int main() {
	while(true) {
		init();
		if(input())return 0;
		cal();
		output();
	}
	return 0;
}


引用\[1\]中提到了一种树形动态规划的方法来解决CodeForces - 982C问题。在这个问题中,subtree指的是子连通块,而不是子树。为了使cnt_white - cnt_black尽可能,可以使用两次树形动态规划来求解。第一次是自底向上的过程,维护一个dp数组,表示以每个节点为根的子树中的最连通块。第二次是自顶向下的过程,处理自底向上过程中无法包含的树链所代表的子树。在第二次遍历中,需要维护一个sum变量,用于存储树链所代表的子树的贡献。根据ans\[u\]的正负,决定是否能对相邻的子节点做出贡献。如果ans\[u\]为正,则减去dp\[v\]就是树链所代表的子树的权值。最终,ans\[u\]代表包含节点u在内的子连通块的最权值。\[1\] 问题: CodeForces - 982C 树形DP是什么问题?如何解决? 回答: CodeForces - 982C是一个树形动态规划问题。在这个问题中,需要求解子连通块的最权值和,使得cnt_white - cnt_black尽可能。解决这个问题的方法是使用两次树形动态规划。第一次是自底向上的过程,维护一个dp数组,表示以每个节点为根的子树中的最连通块。第二次是自顶向下的过程,处理自底向上过程中无法包含的树链所代表的子树。在第二次遍历中,需要维护一个sum变量,用于存储树链所代表的子树的贡献。根据ans\[u\]的正负,决定是否能对相邻的子节点做出贡献。最终,ans\[u\]代表包含节点u在内的子连通块的最权值。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [CodeForces - 1324F Maximum White Subtree(树形dp)](https://blog.youkuaiyun.com/qq_45458915/article/details/104831678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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