【7】状态压缩DP学习笔记
前言
状态压缩 DP 是一类常用的 DP 方式,思维难度不是很大,但需要一点卡常和实现技巧。比较容易掌握,是一个骗分的好东西。
状态压缩DP
状态压缩 DP 通常用来处理 DP 过程中与具体状态相关的问题。这种情况下,我们通过二进制压缩使状态可以成为 DP 的一个维度,从而进行动态规划。
因此,状态压缩 DP 的时间复杂度大体为 。故状态压缩 DP 数据范围一般不大, 左右。
一些具体的压缩方式,可以参见例题。
例题
例题 :
P1879 [USACO06NOV] Corn Fields G
由于数据范围很小,考虑状态压缩 DP。不难发现,在当前这一行某一个位置是否可以种草,取决于这块地是否适合种草以及上一行这个位置是否种草。而当前这一行某一个位置是否可以种草可以直接得出,而上一行这个位置是否种草是转移时需要的信息。因此,我们把上一行每个位置是否种草压缩成状态,成为 DP 数组的维度。
具体的,设状态 表示当前处于第 行,上一行状态为 的方案数。若 的第 位为 ,则上一行第 个位置没有种草;若 的第 位为 ,则上一行第 个位置种了草。
考虑枚举这一行的状态 , 的定义与 相同。首先,判定 中所有 的位置是否能种草以及是否有 相邻。然后,判定 中所有 的位置是否在 中也为 。如果都为 ,根据状态定义,我们发现出现了有公共边的两块草地,不满足题意。
最后,对于每一个合法状态 ,显然有如下转移方程:
最后的答案为 ,时间复杂度为 。代码中使用了记忆化搜索的实现方法。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int m,n,map1[20][20],f[20][5000],mod=100000000;
int dfs(int now,int pre)
{
int ans=0;
if(f[now][pre])return f[now][pre];
if(now==m+1)
{
ans=(ans+1)%mod;
return ans;
}
int t=(1<<n);
for(int i=0;i<t;i++)
{
int flag=1;
for(int j=0;j<n;j++)
if(((i>>j)&1)&&((pre>>j)&1||(i>>(j-1)&1)||(i>>(j+1)&1)||(!map1[now][j+1])))flag=0;
if(flag)ans=(ans+dfs(now+1,i))%mod;
}
f[now][pre]=ans;
return ans;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&m,&n);
for(int i=1;i<=m;i++)
for(int j=1;j<=n;j++)
scanf("%d",&map1[i][j]);
printf("%d\n",dfs(1,0));
return 0;
}
例题 :
与上一道题目类似,但是需要状态压缩上两行的数据。判断转移也与上面基本一样,但需要判定两行。设状态 表示目前是第 行,上一行状态为 ,上两行状态为 ,若可以由状态 ,则有转移方程:(令 为状态 的二进制位为 的位置数量)
使用滚动数组优化空间即可通过。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int m,n,f[2][3000][3000],p[3000],c[200],ans=0,now=0;
char map1[200][200];
int lowbit(int x)
{
return x&(-x);
}
int popcnt(int x)
{
int ans=0;
while(x>0)ans++,x-=lowbit(x);
return ans;
}
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=n;i++)
{
scanf("%s",map1[i]);
for(int j=0;j<m;j++)
if(map1[i][j]=='P')c[i]+=(1<<j);
}
for(int i=1;i<=(1<<m)-1;i++)p[i]=popcnt(i);
for(int i=0;i<=(1<<m)-1;i++)
for(int j=0;j<=(1<<m)-1;j++)
f[now][i][j]=-1e5;
f[now][0][0]=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<=(1<<m)-1;j++)
for(int k=0;k<=(1<<m)-1;k++)
f[now^1][j][k]=-1e5;
for(int j=0;j<=(1<<m)-1;j++)
for(int k=0;k<=(1<<m)-1;k++)
{
if((j&(j<<1))||(j&(j<<2))||(k&(k<<1))||(k&(k<<2))||((c[i]&j)!=j))continue;
for(int l=0;l<=(1<<m)-1;l++)
{
if((l&(l<<1))||(l&(l<<2))||(j&l)||(k&l)||((c[i+1]&l)!=l))continue;
f[now^1][l][j]=max(f[now^1][l][j],f[now][j][k]+p[l]);
}
}
now^=1;
}
for(int i=0;i<=(1<<m)-1;i++)
for(int j=0;j<=(1<<m)-1;j++)
ans=max(ans,f[now][i][j]);
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
例题 :
不难发现最后的路径一定会构成一棵树。由于每条路的贡献与与其深度有关,故考虑设计与深度有关的状态。由于数据范围很小,考虑状态压缩 DP,每次扩展一层。
设状态 表示目前扩展到第 层,所有节点的状态为 。若第 位为 ,则表示节点 已经被打通;若第 位为 ,则表示节点 未被打通。记状态 转移到状态 经过的边权之和为 ,不难得到如下转移方程:
接下来,考虑预处理出两个数组 与 ,表示状态 转移到状态 经过的边权之和为 与可行性。再预处理一个数组 ,表示状态 可以扩展的所有点(包括原有点)的状态集合。若第 位为 ,则表示节点 可以被扩展;若第 位为 ,则表示节点 不可以被扩展。
并不难预处理,只需要枚举已有节点的每一条边,能扩展到的标记为 即可。有了 后,我们发现 也不难预处理。当且仅当 是 的子集且 是 的子集时,。判断子集可以用位运算来实现,若 ,则 是 的子集。
接下来,考虑求出满足 的 。考虑枚举状态 中未扩展的点,枚举从 中的点到这一个点的边,取边权最小值为贡献。最后,将每一个未扩展的点的贡献加和,即为 。预处理之后,转移也比较显然。
时间复杂度为 ,其中 是枚举子集的时间复杂度。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,m,u,v,d,h[30000],ex[5000],cst[5000][5000],f[20][5000],ans=1e9;
vector<int>to[20],dis[20];
bool pos[5000][5000];
int main()
{
scanf("%d%d",&n,&m);
for(int i=1;i<=m;i++)
{
scanf("%d%d%d",&u,&v,&d);
to[u].push_back(v),dis[u].push_back(d);
to[v].push_back(u),dis[v].push_back(d);
}
for(int i=0;i<=(1<<n)-1;i++)
{
ex[i]=i;
for(int j=0;j<n;j++)
if(i&(1<<j))
{
int s=to[j+1].size();
for(int k=0;k<s;k++)ex[i]|=(1<<(to[j+1][k]-1));
}
}
for(int i=0;i<=(1<<n)-1;i++)
for(int j=0;j<=(1<<n)-1;j++)
if((j|ex[i])==ex[i]&&(i|j)==j&&i!=j)
{
pos[i][j]=1;
for(int k=0;k<n;k++)
if(!(i&(1<<k))&&(j&(1<<k)))
{
int mi=1e9,s=to[k+1].size();
for(int l=0;l<s;l++)
if((i&(1<<(to[k+1][l]-1))))mi=min(mi,dis[k+1][l]);
cst[i][j]+=mi;
}
}
for(int i=0;i<=n;i++)
for(int j=0;j<=(1<<n)-1;j++)
f[i][j]=1e9;
for(int i=1;i<=n;i++)
f[0][(1<<(i-1))]=0;
for(int i=1;i<=n;i++)
for(int j=0;j<=(1<<n)-1;j++)
for(int k=0;k<=(1<<n)-1;k++)
if(pos[k][j]&&f[i-1][k]!=1e9)f[i][j]=min(f[i][j],f[i-1][k]+cst[k][j]*i);
for(int i=0;i<=n;i++)ans=min(ans,f[i][(1<<n)-1]);
printf("%d\n",ans);
return 0;
}
后记
蒹葭苍苍,白露为霜。所谓伊人,在水一方。溯洄从之,道阻且长。溯游从之,宛在水中央。
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