洛谷P1562 还是N皇后

本文探讨了N皇后问题的解法,特别是如何利用状态压缩(位运算)解决带有限制条件的问题。通过实例讲解了如何避免超时,并提供了一段C++代码实现。

题目描述

正如题目所说,这题是著名的N皇后问题。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行有一个N。接下来有N行N列描述一个棋盘,“*”表示可放“.”表示不可放。

 

输出格式:

 

输出方案总数

 

输入输出样例

输入样例#1: 

4
**.*

****

****

****

输出样例#1:

 1

 

这一道题和n皇后问题非常像,不同的是这一道题有些位置无法放置皇后,如果用搜索的话会超时,不过限制皇后的位置却为状态压缩(位运算)提供了契机

限制皇后的位置无非就是这3种情况:

1.地形限制(输入的限制)

2.行的限制(皇后会吃掉同行的皇后),这个其实可以忽略不计

3.列的限制(皇后会吃掉同列的皇后)

4.斜的限制(皇后会吃掉左斜和右斜的皇后)

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>
#include<cmath>
#include<string>
#include<set>
#include<ctime>
#define lowbit(x) x&-x
using namespace std;
inline int read(){
	int x=0,f=0;char s=getchar();
	while(!isdigit(s))f|=s=='-',s=getchar();
	while( isdigit(s))x=(x<<1)+(x<<3)+s-48,s=getchar();
	return !f?x:-x;
}
inline void print(int x){
	if(x/10>0)print(x/10);
	putchar(x%10+'0');
}
const int N=21;
int n,sta[N];//sta表示每一行的限制 
int flag,ans;//flag表示n个1,ans记录结果 
char st[N];//st输入的时候用 
void dfs(int now,int zuo,int you,int k){
	if(now==flag){ans++;return;}//如果放完了 
	int p,pos=flag&(~(now|zuo|you|sta[k]));//pos表示限制 
	while(pos){
		p=lowbit(pos);//树状数组中的lowbit()可以求出第一个出现的1 
		pos^=p;//把1删掉 
		dfs(now|p,(zuo+p)<<1,(you+p)>>1,k+1);//左斜到下一行就会左移一位,右斜右移一位 
		//我也不知道为什么把(zuo+p)<<1改成(zuo|p)<<1会变慢 
	}
}
int main(){
	//freopen("data.in","r",stdin);
	//freopen("std.out","w",stdout);
	n=read();flag=(1<<n)-1;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%s",st+1);getchar();
		for(int j=1;j<=n;j++)
			if(st[j]=='.')sta[i]|=(1<<(n-j));
	}
	dfs(0,0,0,1);
	//now表示列的情况,zuo、you分别记录被斜边ban掉的行的情况,k表示第几行 
	print(ans);
	return 0;
}

 

### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决洛谷平台上的编程问时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是种通过把原问分解为相对简单的子问的方式来求解复杂问的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问和最优子结构性质的问。 对于动态规划问,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此个典型的简单模拟问,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是道经典的区间动态规划问。我们需要设计个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率不变[^3]。 --- ##### **其他常见问** 针对更复杂的路径覆盖类问(如 PXXXX),我们往往需要结合维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对不同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问的关键所在。
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