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插头DP图文实例讲解

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本篇通过图文解析讲述插头DP的内容,结合前面的状态压缩DP知识,以及前置知识:哈希,方便大家能快速理解。

在阐述什么是插头DP之前,我们先了解插头DP有什么用?插头DP是用来解决一类网格图上的连通性问题的强力工具。题目的特征是给定的网格非常小(这个特征类似状压DP)。事实上,插头DP也可以看做是状压DP的一种。


一、什么是插头DP

很显然,是一个关于插头的动态规划。那么,什么是插头呢?

如图我们在一个方格内,关于格点画一条闭合回路。

关于格点画一条闭合回路

对于每一个方格,内部,有六种情况

对于每一个方格,内部,有六种情况

不难发现,对于回路里的任何一个方格,四条边中,有且仅有两个与表示路径的蓝色线相交。这也很好理解,进一次,出一次,C(4,2)=6。

我们现在把格子里的蓝色线条,变成从格子中心指向外边的→。

把格子里的蓝色线条,变成从格子中心指向外边的→

这个箭头,也就是所谓的插头。


二、例题

我们结合一个例题来看。

题目:给出n*m的方格,有些格子不能铺线,其它格子必须铺,可以形成多个闭合回路。问有多少种铺法?

输入格式

每个测试点多组数据

第一行一个正整数T,表示有T组数据

每组数据:

第1行,n,m(2<=n,m<=12)

从第2行到第n+1行,每行m个数字(1 or 0),1表铺线,0表不铺线

输出格式

每组数据输出一个整数(表方案数)

输入输出样例

输入输出样例

题目大意:给出n*m的方格,有些格子不能铺线,其它格子必须铺,可以形成多个闭合回路。问有多少种铺法?(1<=n,m<=12)

那么,把回路模型变成插头模型有什么好处或者性质呢?

1. 首先,我们可以发现,如果一个格子上方的格子有下插头,那这个格子一定有上插头。其它方向类似。

2. 按1的方法设置插头,最后一定会构成回路。

3. 一个格子的合理取法合且仅合相邻的格子有关。

观察下第三点,它其实代表了无后效性。假设我们从上到下,从左到右的处理每一个格子,那么我们只需要记录部分格子的状态即可,再往上的格子具体状态不用知道。

记录部分格子的状态

如上图,对于当前格子,我们只需要知道红色的这些格子就行了,再上面的格子具体的取法,已经不会对下面任何未处理的格子产生影响。

已经掌握了状态压缩的你,一定能轻松的算出状态总数,每个格子6种,维护n个格子。总共6n种状态,只有2e9个状态。

别急,我们真的需要2e9个状态嘛?这些格子里,指向彼此和已经处理过的格子的插头,显然是废物信息。我们实际上只需要知道这些插头嘛:

插头的位置

蓝色的是其它格子需要用到的,黄色的是当前格子需要用到的。我们叫红色的这个线为轮廓线。我们只需要知道这轮廓线上m+1个箭头是否存在就可以了。总共状态个状态。再乘上n和m,时空复杂度都绰绰有余。

那么,怎么实现呢?我们要解决两个问题。

1. 已知这些插头的情况下,这个方格该如何填。

2. 填完这个方格后,如何得到下一个方格所需要的插头状态,更特殊的,如何从上一行行末,变到下一行行初。

问题1

0:若这个格子不能走,则不能存在左侧和上方插头。

1:如果当前格子存在左侧插头和上方插头,那么只有一种合理填法。

问题01

2:如果仅存在左侧插头,那么有两种合理填法。

问题02

问题03

3:如果仅存在上方插头,那和上一种类似,也是两种填法。

问题04

问题05

4:如果都不存在呢?只有一种填法

问题07

问题2:

解答了问题1,显然我们也得到了问题2的解答,毕竟我们填出了这个格子,自然知道插头分布。唯一特殊的是上一行末到这一行头的处理。上一行末不可能有右插头,那我们直接把上一行末状态的表示最后是否存在右插头的位置去掉,再添加一个表示没有左插头的位,不就表示出了这一行第一个的状态了嘛,为了方便写,下方的代码里,用dp[i][0][mask]表示转移后的上一行行末状态。

问题2

到这里,我们已经得到了解法了,成熟的评测机,应该自动AC了吧(划去)。

代码如下:

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,m,maxk,a[13][13];
long long dp[13][13][1<<14];
void init()
{ 
	scanf("%d%d",&n,&m);
	maxk=(1<<(m+1))-1;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		for (int j=1;j<=m;j++)
		{
			scanf("%d",&a[i][j]);
		}
	}
	memset(dp,0,sizeof(dp));
}
void solve()
{
	int prei,prej;
	dp[0][m][0]=1;
	for (int i=1;i<=n;i++)
	{
		for (int k=0;k<=maxk;k++)
		{
			dp[i][0][k<<1]=dp[i-1][m][k];
		}
		for (int j=1;j<=m;j++)
		{
			prei=i;
			prej=j-1;
			for (int k=0;k<=maxk;k++)
			{
				int b1=(k>>(j-1))&1;
				int b2=(k>>j)&1;
				if (!a[i][j])
				{
					if (!b1&&!b2) dp[i][j][k]+=dp[prei][prej][k];
				}
				else if (!b1&&!b2)
				{
					dp[i][j][k+(1<<j)+(1<<(j-1))]+=dp[prei][prej][k];
				}
				else if (b1&&!b2)
				{
					dp[i][j][k]+=dp[prei][prej][k];
					dp[i][j][k+(1<<(j-1))]+=dp[prei][prej][k];
				}
				else if (!b1&&b2)
				{
					dp[i][j][k]+=dp[prei][prej][k];
					dp[i][j][k-(1<<(j-1))]+=dp[prei][prej][k];
				}
				else if (b1&&b2)
				{
					dp[i][j][k-(1<<j)-(1<<(j-1))]+=dp[prei][prej][k];
				}
			}
		}
	}
	printf("%lld\n",dp[n][m][0]);
}
int main()
{
	int t;
	scanf("%d",&t);
	while (t--)
	{
		init();
		solve();
	}
	return 0;
}



知识点标签:动态规划


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