【状态压缩+枚举子集】HDU-1557 权利指数

本文介绍了一种使用状态压缩动态规划方法来计算各小团体权利指数的算法。通过将n个团体的选择状态压缩成二进制数,枚举所有可能状态,并检查每个状态是否构成获胜联盟。对于每个获胜联盟,进一步判断移除每个成员后是否仍为获胜联盟,以此确定关键成员,最终计算出各团体的权利指数。

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注解

1、状态压缩:n个团体,每个团体选或者不选(0或者1),压缩成二进制,枚举从1 到 2的n次方 的状态。
2、针对每个状态,计算是否为获胜联盟。如果是,依次枚举此子集中的每个选中的元素,将其取出,看剩下的是否还是获胜联盟。如果不是,则此元素的关键加入者次数加一。暴力循环所有的状态,即可获得每个小团体的权利指数。

代码

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cmath>

using namespace std;

int main() {
    int T;
    scanf("%d", &T);
    for(int i=0; i<T; i++) {
        int n;
        scanf("%d", &n);
        int a[n+1];
        int b[n+1];
        memset(b, 0, sizeof(b));
        int sum = 0;
        for(int j=1; j<=n; j++) {
            scanf("%d", &a[j]);
            sum += a[j];
        }
        int end = pow(2, n);
        for(int j=1; j<end; j++) {
            int t = j;
            int ss = 0;
            for(int k=1; k<=n; k++) {
                int tmp = t&1;
                t = t>>1;
                if(tmp) {
                    ss += a[k];
                }
            }
            if(ss>sum/2) {
                t = j;
                for(int k=1; k<=n; k++) {
                    int tmp = t&1;
                    t = t>>1;
                    if(tmp) {
                        if(ss-a[k]<=sum/2) {
                            b[k]++;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
        printf("%d", b[1]);
        for(int j=2; j<=n; j++){
            printf(" %d", b[j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

结果

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### 递归实现指数枚举算法解析 B3622 枚举子集的问题要求对一个合的所有子集进行枚举。在合大小为 $ n $ 的情况下,所有子集的总数为 $ 2^n $,这是因为每个元素有两种状态:被选中或未被选中。使用递归方法可以有效地实现指数枚举。 #### 算法思想 递归实现指数枚举的基本思想是:对于每一个位置,可以选择将其包含在当前子集中,或者不包含。这种递归方法利用了深度优先搜索(DFS)的思想,对每个位置的状态进行穷举,从而生成所有可能的子集。 例如,当 $ n = 3 $ 时,可能的子集包括: -:`NNN` - 包含一个元素的子集:`YNN`, `NYN`, `NNY` - 包含两个元素的子集:`YYN`, `YNY`, `NYY` - 包含所有三个元素的子集:`YYY` 递归函数通过遍历所有位置,尝试每种可能性,从而生成完整的子集列表。 #### 代码解析 以下代码展示了如何通过递归实现指数枚举: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int Maxn = 10 + 10; int n, vis[Maxn]; void dfs(int pos) { if (pos == n) { for (int i = 0; i < n; i++) { if (vis[i]) { cout << "Y"; } else { cout << "N"; } } cout << endl; return; } // 当前位置未被选中 vis[pos] = 0; dfs(pos + 1); // 当前位置被选中 vis[pos] = 1; dfs(pos + 1); // 回溯,恢复状态 vis[pos] = 0; } int main() { cin >> n; dfs(0); return 0; } ``` 1. **递归函数 `dfs`**: - `pos` 表示当前处理的位置。 - 当 `pos == n` 时,表示已经处理完所有位置,此时根据 `vis` 数组输出当前子集- 在每一步中,分别尝试将当前位置标记为未选中(`vis[pos] = 0`)和选中(`vis[pos] = 1`),然后递归调用处理下一个位置。 - 最后通过回溯恢复状态,确保不影响其他分支的递归。 2. **输出格式**: - 每个子集用 `Y` 和 `N` 表示,`Y` 表示该位置的元素被选中,`N` 表示未被选中。 - 每个子集输出后换行。 #### 时间复杂度 由于每个位置有两种状态(选或不选),总共有 $ 2^n $ 个子集。递归算法需要遍历所有 $ 2^n $ 个子集,因此时间复杂度为 $ O(2^n) $。对于 $ n \leq 10 $ 的输入规模,该算法可以高效运行。 #### 空间复杂度 空间复杂度主要取决于递归调用栈的深度和存储状态的数组。递归调用栈的最大深度为 $ n $,而状态数组 `vis` 的长度也为 $ n $,因此空间复杂度为 $ O(n) $。 #### 示例运行 假设输入 $ n = 2 $,程序的输出为: ``` NN YN NY YY ``` 这表示所有可能的子集包括:空、包含第一个元素的子集、包含第二个元素的子集以及包含两个元素的子集。 #### 应用场景 指数枚举适用于需要穷举所有组合的场景,例如: - 生成所有可能的子集- 解决组合问题,例如从合中选择满足特定条件的子集- 在小规模数据中进行穷举搜索。
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