3.4 熟练掌握动态规划——状态压缩DP

从旅行商问题说起——

  给定一个图,n个节点(n<=15),求从a节点出发,经历每个节点仅一次,最后回到a,需要的最短时间。

分析:

  设定状态S代表当前已经走过的城市的集合,显然,S<=(1<<n)-1.

  dp[k][s]——从a走到k,已经经历过的节点集合为s,按照规则走回a所需要的最短时间。

  初始化:dp[k][s]=-1

  

int DP(int K,int S)
{
	if (dp[K][S]!=-1)
	{
		return dp[K][S];
	}
	if (K==a && S==(1<<n)-1)
	{
		//已经走回了A,并且所有点都走过一次
		return dp[K][S]=0;
	}
	dp[K][S]=INF;
	for (int i=0;i<adj[K].size();i++)
	{
		//枚举K的下一个点
		int v=edges[adj[K][i]].to;
		int dist=edges[adj[K][i]].dist;
		if (!(S>>(v-1) & 1))//如果这个点还没有走过
		{
			int val=DP(v,S | (1<<(v-1)));
			if (val!=INF)
			{
				dp[K][S]=min(dp[K][S],val+dist);
			}
		}
	}
	return dp[K][S];
}

  

时间: 2024-08-01 15:47:38

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poj1185炮兵布阵结题报告--初步了解--状态压缩dp

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bzoj1725: [Usaco2006 Nov]Corn Fields牧场的安排(状态压缩DP)

本来就是一个写不大来动态规划的人,结果现在又了解到还有种东西叫状态压缩dp,唉... 找了一道例题来试试看:http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1725 解:我们用f[i][j]来表示当前第i行,状态为j的情况下,(且之前的1~i-1的方案数已经确定了),前i行有多少种方案,那么动态转移方程其实很明显: f[i][j]=sum(f[i-1][k]);(当上一行为第k种状态且与当前枚举的第i种状态不会产生相邻的土地,就加上f[i-1][k

hdu5135 Little Zu Chongzhi&#39;s Triangles(状态压缩dp)

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ZJU 1346 Comparing Your Heroes 状态压缩DP 拓扑排序的计数

做多校的时候遇见一个求拓扑排序数量的题,就顺便来写了一下. 题意: 你有个朋友是KOF的狂热粉丝,他有一个对其中英雄的强弱比较,让你根据这些比较关系来给这些英雄排名.问一共有多少种排名方式. 思路: 用dp[S]记录当前状态的数量. S表示拓扑排序中当前阶段已经被排序的点的集合.然后就可以枚举当前排序的点,转移的条件是这个点的所有前驱都被排序,而且这个点没被排序.然后转移就好了,最终状态就是所有点都完成排序. 代码: 1 #include <iostream> 2 #include <c

[知识点]状态压缩DP

// 此博文为迁移而来,写于2015年7月15日,不代表本人现在的观点与看法.原始地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6022c4720102w6jf.html 1.前言 动态规划,永远的痛. 好了不扯远了.状态压缩动态规划,其实看名字还是较好理解的.我们在动态规划的时候,最重要的就在于状态的设计和状态转移方程.那么,如果当我们状态过多导致时间或空间不够的饿时候,就可以用到状态压缩.王队(@wyh2000)说状态压缩DP难起来的话会很难,但是今天我们只讲最最最基础

[转]状态压缩dp(状压dp)

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HDU1565(状态压缩dp)

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