轮廓线dp(用1*2骨牌覆盖n*m棋盘,有多少种方法? )

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这篇博客探讨了如何使用动态规划(dp)解决使用1*2骨牌完全覆盖n*m棋盘的问题。文章详细阐述了问题的背景,解释了动态规划的状态转移方程,并提供了实现算法的思路。通过这种方法,可以计算出给定尺寸的棋盘覆盖方式的总数。

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//用1*2骨牌覆盖n*m棋盘,有多少种方法? 
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m,cur;
const int maxn=15;
long long d[2][1<<maxn];
void update(int a,int b){
	if(b&(1<<m)) d[cur][b^(1<<m)]+=d[1-cur][a];
}
int main(){	
	while(~scanf("%d%d",&n,&m))
	{
		if(n<m) swap(n,m);
		memset(d,0,sizeof(d));
		cur=0;
		d[0][(1<<m)-1]=1;
		for(int i=0;i<n;++i)
		for(int j=0;j<m;++j){
			cur^=1;
			memset(d[cur],0,sizeof(d[cur]));
			for(int k=0;k<(1<<m);++k){
				update(k,k<<1);
				if(i&&!(k&(1<<m-1))) update(k,(k<<1)^(1<<m)^1);
				if(j&&!(k&1)) update(k,(k<<1)^3);
			}
		}
		printf("%lld\n",d[cur][(1<<m)-1]);
	 } 
	return 0;
}

 

<think>好的,用户让我介绍一下插头DP,也就是插头动态规划。我需要先理清楚这个算法的基本概念和应用场景,然后逐步拆解它的原理和实现步骤。 首先,插头DP主要用于解决棋盘类或者网格中的路径、回路计数题,比如哈密顿回路、某些覆盖题。用户可能是在做算法题或者学习动态规划时遇到了这个题,需要了解其核心思想和实现方法。 接下来,我需要回忆插头DP的核心概念。记得插头DP处理的是轮廓线上的状态,通常用状态压缩的方式表示每个插头的连接情况。这里的“插头”可能指的是路径在轮廓线上的进出情况,每个插头状态会影响后续的转移。 然后,需要解释状态表示。比如,在网格中逐格DP时,轮廓线是当前处理位置的分界线,记录每个插头的连通性。可能需要用到括号表示法,比如用括号匹配来表示连通块,避免环路生成。这里可能需要提到最小表示法或者括号序列的编码方式,如何将连通状态压缩为一个整数。 接着是状态转移。对于每个格子,根据当前插头状态和格子的类型(比如是否障碍),决定如何转移。比如,空白的格子可能需要延伸路径,形成新的插头,或者合并两个插头。这里需要注意避免生成无效的状态,比如环路提前闭合的情况。 然后,具体例子可能会有帮助。比如,如何用插头DP计算一个棋盘上的哈密顿回路数目。以HDU1693为例,说明每个格子的处理步骤,以及状态转移的不同情况。比如,当格子有障碍时如何处理,没有障碍时如何考虑插头的走向。 还要提到实现中的难点,比如状态压缩的方法,如何高效地表示和存储状态,使用哈希表或者字典来优化状态转移。另外,边界条件的处理,比如换行时轮廓线的变化,以及初始化和结果的提取。 用户可能的疑点包括:为什么需要括号表示法?如何避免重复计数?如何处理多个连通分量?这时候需要解释,括号序列保证了路径的合法性,比如不会交叉,每个插头正确匹配,从而保证最终形成一个单一的闭合回路。 可能还需要比较插头DP和其他动态规划方法的区别,强调插头DP在处理连通性方面的优势,尤其是需要记录连通状态的题。 最后,确保语言通俗易懂,避免过多数学公式,但根据用户提供的系统级指令,数学表达式需要用$...$或$$...$$格式。所以,在适当的地方插入LaTeX公式,比如状态表示的编码,转移方程的示例等。 现在需要组织这些内容,分步骤讲解,结构清晰。可能先定义题,再讲轮廓线概念,状态表示,转移方程,例子说明,实现技巧,最后应用场景和总结。 检查是否有遗漏的点,比如复杂度分析,或者常见的优化手段,比如滚动数组,或者哈希表优化状态存储。这些对实际实现很重要,用户可能需要了解如何高效地编写插头DP的代码。 总结下来,回答的结构应该是: 1. 插头DP的概述和应用场景 2. 核心概念:轮廓线、插头、状态表示(括号序列编码) 3. 状态转移的具体情况和处理方式 4. 实例说明(如HDU1693) 5. 实现中的注意事项和优化方法 6. 总结优缺点和应用范围 需要确保每个部分逻辑连贯,逐步深入,帮助用户从概念到实现全面理解插头DP。</think>插头动态规划(Plug Dynamic Programming,简称插头DP)是一种用于解决**网格路径/回路计数****连通性状态压缩**题的动态规划方法,尤其擅长处理棋盘题(如哈密顿回路计数、骨牌覆盖等)。以下是逐步讲解: --- ### 一、题场景 典型题:在$N \times M$网格中,某些格子有障碍,求**覆盖所有非障碍格子的回路数量**,或**满足特定连通条件的路径数目**。 --- ### 二、核心思想 1. **轮廓线(Contour Line)** 逐格处理网格,维护一条“轮廓线”(当前处理位置的分界线)。轮廓线上每个边缘可能有路径的“插头”(路径的进出端点)。 2. **状态表示****括号序列**(Bracket Sequence)表示插头间的连通性,确保路径不交叉: - **左括号**`(`:路径起点 - **右括号**`)`:路径终点 - 匹配的括号对表示同一连通分量 3. **状态压缩**轮廓线上每个插头的状态(无插头、左括号、右括号)编码为整数。例如,对$m$列的轮廓线,状态需要$3^m$种可能,实际通过哈希表优化存储。 --- ### 三、状态转移 以$dp[i][j][S]$表示处理到格子$(i,j)$时轮廓线状态为$S$的方案数。转移时根据当前格子类型和相邻插头状态更新: #### 情况1:当前格子为障碍 - 要求轮廓线上对应位置**无插头**,否则状态非法。 #### 情况2:当前格子可通行 - **无插头进入**:可创建新路径(添加左右括号对)。 - **有插头进入**:合并路径或延伸路径,调整括号匹配。 --- ### 四、实例分析(HDU1693:Eat the Trees) ****:在$N \times M$网格中,求用若干回路覆盖所有非障碍格子的方案数。 #### 状态转移示例: 1. **无插头进入当前格子** - 必须在此格子创建新路径,形成两个新插头(左右括号)。 2. **有上下/左右插头** - 合并两个插头,更新括号匹配状态。 ```plaintext 示例网格: 格A(左插头) → 格B(无插头) → 转移后,格B新增右插头,形成闭合路径。 ``` --- ### 五、实现技巧 1. **滚动数组优化** 仅保留当前行和下一行的状态,节省空间。 2. **哈希表存储状态** 用`unordered_map`或`HashMap`存储有效状态,避免无效枚举。 3. **位运算加速** 用位操作压缩括号序列,例如用2位表示一个插头类型(00-无,01-左括号,10-右括号)。 --- ### 六、复杂度分析 - 时间复杂度:$O(NM \cdot 3^M)$(实际通过剪枝远小于理论值) - 空间复杂度:$O(M \cdot 3^M)$ --- ### 七、应用扩展 1. 哈密顿回路计数 2. 骨牌覆盖(多米诺/三格板) 3. 连通区域划分题 --- ### 八、总结 插头DP通过**轮廓线模型****括号序列编码**,将复杂的连通性条件转化为动态规划状态转移,是解决棋盘类连通题的利器。其难点在于状态设计和转移逻辑的精细处理,需要较强的编码能力和对连通性的深刻理解。
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