当前位置: 首页 > news >正文

题解:P10972 I-Country

题目传送门

思路

因为占据的连通块的左端点先递减、后递增,右端点先递增、后递减,所以设 f i , j , l , r , x ( 0 / 1 ) , y ( 0 / 1 ) f_{i,j,l,r,x(0/1),y(0/1)} fi,j,l,r,x(0/1),y(0/1) 为前 i i i 行中,选择 j j j 个方格,其中第 i i i 行选择的区间的左端点为 l l l,右端点为 r r r x x x 表示左端点是否出现递增, y y y 表示右端点是否递增的所有方案的最大石油数量。

容易列出状态转移方程,
f i , j , l , r , 0 , 0 = max ⁡ { f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 0 , f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 1 } + s i , r − s i , l − 1 f i , j , l , r , 0 , 1 = max ⁡ { f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 1 } + s i , r − s i , l − 1 f i , j , l , r , 1 , 0 = max ⁡ { f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 0 , f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 1 , f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 1 , 0 , f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 1 , 1 } + s i , r − s i , l − 1 f i , j , l , r , 1 , 1 = max ⁡ { f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 0 , 1 , f i − 1 , j − ( r − l + 1 ) , a , b , 1 , 1 } + s i , r − s i , l − 1 f_{i,j,l,r,0,0}=\max\{f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,0},f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,1}\}+s_{i,r}-s_{i,l-1}\\ f_{i,j,l,r,0,1}=\max\{f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,1}\}+s_{i,r}-s_{i,l-1}\\ f_{i,j,l,r,1,0}=\max\{f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,0},f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,1},f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,1,0},f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,1,1}\}+s_{i,r}-s_{i,l-1}\\ f_{i,j,l,r,1,1}=\max\{f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,0,1},f_{i-1,j-(r-l+1),a,b,1,1}\}+s_{i,r}-s_{i,l-1}\\ fi,j,l,r,0,0=max{fi1,j(rl+1),a,b,0,0,fi1,j(rl+1),a,b,0,1}+si,rsi,l1fi,j,l,r,0,1=max{fi1,j(rl+1),a,b,0,1}+si,rsi,l1fi,j,l,r,1,0=max{fi1,j(rl+1),a,b,0,0,fi1,j(rl+1),a,b,0,1,fi1,j(rl+1),a,b,1,0,fi1,j(rl+1),a,b,1,1}+si,rsi,l1fi,j,l,r,1,1=max{fi1,j(rl+1),a,b,0,1,fi1,j(rl+1),a,b,1,1}+si,rsi,l1

注意,由于联通,所以 r ≥ a r\ge a ra l ≤ b l\le b lb。因为递增递减,所以当 x = 0 x=0 x=0 时, l ≤ a l\le a la,当 x = 1 x=1 x=1 时, l ≥ a l\ge a la,当 y = 0 y=0 y=0 时, r ≤ b r\le b rb,当 y = 1 y=1 y=1 时, r ≥ b r\ge b rb s i , j s_{i,j} si,j 为第 i i i 行的前缀和,不是二维前缀和。

最终答案为 max ⁡ { f i , k , l , r , x , y } \max\{f_{i,k,l,r,x,y}\} max{fi,k,l,r,x,y},输出路径可以存一个结构体 l a i , j , l , r , x , y la_{i,j,l,r,x,y} lai,j,l,r,x,y 统计 f i , j , l , r , x , y f_{i,j,l,r,x,y} fi,j,l,r,x,y 从哪里转移来。

思路容易想,代码细节却很多,本人被硬控了几个小时

代码

//要C++14(GCC 9),不然会RE
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N=25;
struct Last{int i,j,l,r,x,y;
}la[N][N*N][N][N][2][2];
int n,m,k,a[N][N],s[N][N],f[N][N*N][N][N][2][2];
int main(){scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=m;j++){scanf("%d",&a[i][j]);s[i][j]=s[i][j-1]+a[i][j];}for(int i=1;i<=n;i++)for(int j=1;j<=i*m;j++)for(int l=1;l<=m;l++)for(int r=l;r<=m;r++){if(r-l+1+(i-1)*m<j || j<r-l+1)continue;int sum=s[i][r]-s[i][l-1];if(i==1){f[i][j][l][r][0][0]=f[i][j][l][r][0][1]=f[i][j][l][r][1][0]=f[i][j][l][r][1][1]=sum;continue;}//x=0,y=0for(int x=1;x<=m;x++)for(int y=x;y<=m;y++)if(!(y<l || x>r) && x>=l && y>=r){//注意要联通,l要递减,r要递减if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][0]+sum>f[i][j][l][r][0][0])f[i][j][l][r][0][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][0]+sum,la[i][j][l][r][0][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,0};if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum>f[i][j][l][r][0][0])f[i][j][l][r][0][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum,la[i][j][l][r][0][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,1};}//x=0,y=1for(int x=1;x<=m;x++)for(int y=x;y<=m;y++)if(!(y<l || x>r) && x>=l && y<=r){//l要递减,r要递增if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum>f[i][j][l][r][0][1])f[i][j][l][r][0][1]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum,la[i][j][l][r][0][1]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,1};}//x=1,y=0for(int x=1;x<=m;x++)for(int y=x;y<=m;y++)if(!(y<l || x>r) && x<=l && y>=r){//l要递增,r要递减if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][0]+sum>f[i][j][l][r][1][0])f[i][j][l][r][1][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][0]+sum,la[i][j][l][r][1][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,0};if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum>f[i][j][l][r][1][0])f[i][j][l][r][1][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum,la[i][j][l][r][1][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,1};if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][0]+sum>f[i][j][l][r][1][0])f[i][j][l][r][1][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][0]+sum,la[i][j][l][r][1][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,1,0};if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][1]+sum>f[i][j][l][r][1][0])f[i][j][l][r][1][0]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][1]+sum,la[i][j][l][r][1][0]={i-1,j-(r-l+1),x,y,1,1};}//x=1,y=1for(int x=1;x<=m;x++)for(int y=x;y<=m;y++)if(!(y<l || x>r) && x<=l && y<=r){//l要递增,r要递增if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum>f[i][j][l][r][1][1])f[i][j][l][r][1][1]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][0][1]+sum,la[i][j][l][r][1][1]={i-1,j-(r-l+1),x,y,0,1};if(f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][1]+sum>f[i][j][l][r][1][1])f[i][j][l][r][1][1]=f[i-1][j-(r-l+1)][x][y][1][1]+sum,la[i][j][l][r][1][1]={i-1,j-(r-l+1),x,y,1,1};}}int ans=0;Last tmp;for(int i=1;i<=n;i++)for(int l=1;l<=m;l++)for(int r=l;r<=m;r++){if(f[i][k][l][r][0][0]>ans)ans=f[i][k][l][r][0][0],tmp={i,k,l,r,0,0};//tmp存储当前的状态if(f[i][k][l][r][0][1]>ans)ans=f[i][k][l][r][0][1],tmp={i,k,l,r,0,1};if(f[i][k][l][r][1][0]>ans)ans=f[i][k][l][r][1][0],tmp={i,k,l,r,1,0};if(f[i][k][l][r][1][1]>ans)ans=f[i][k][l][r][1][1],tmp={i,k,l,r,1,1};}printf("Oil : %d",ans);while(tmp.j && tmp.i){//输出路径for(int i=tmp.l;i<=tmp.r;i++)printf("\n%d %d",tmp.i,i);tmp=la[tmp.i][tmp.j][tmp.l][tmp.r][tmp.x][tmp.y];}return 0;
}

相关文章:

题解:P10972 I-Country

题目传送门 思路 因为占据的连通块的左端点先递减、后递增&#xff0c;右端点先递增、后递减&#xff0c;所以设 f i , j , l , r , x ( 0 / 1 ) , y ( 0 / 1 ) f_{i,j,l,r,x(0/1),y(0/1)} fi,j,l,r,x(0/1),y(0/1)​ 为前 i i i 行中&#xff0c;选择 j j j 个方格&#x…...

linux常用加固方式

目录 一.系统加固 二.ssh加固 三.换个隐蔽的端口 四.防火墙配置 五.用户权限管理 六.暴力破解防护 七.病毒防护 八.磁盘加密 九.双因素认证2FA 十.日志监控 十一.精简服务 一.系统加固 第一步&#xff1a;打好系统补丁 sudo apt update && sudo apt upgra…...

笔灵ai写作技术浅析(二):自然语言处理

一、词法分析(Lexical Analysis) 1.1 概述 词法分析是NLP的第一步,主要任务是将连续的文本分割成有意义的单元(词或词组),并对这些单元进行标注,如词性标注(POS tagging)。词法分析的质量直接影响后续的句法分析和语义理解。 1.2 技术细节 1.分词(Tokenization)…...

PyCharm介绍

PyCharm的官网是https://www.jetbrains.com/pycharm/。 以下是在PyCharm官网下载和安装软件的步骤&#xff1a; 下载步骤 打开浏览器&#xff0c;访问PyCharm的官网https://www.jetbrains.com/pycharm/。在官网首页&#xff0c;点击“Download”按钮进入下载页面。选择适合自…...

深度解析:基于Vue 3与Element Plus的学校管理系统技术实现

一、项目架构分析 1.1 技术栈全景 核心框架&#xff1a;Vue 3 TypeScript UI组件库&#xff1a;Element Plus&#xff08;含图标动态注册&#xff09; 状态管理&#xff1a;Pinia&#xff08;用户状态持久化&#xff09; 路由方案&#xff1a;Vue Router&#xff08;动态路…...

Python从0到100(八十五):神经网络-使用迁移学习完成猫狗分类

前言: 零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。 想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能…...

苍穹外卖 项目记录 day09 历史订单

文章目录 查询历史订单查询订单详情取消订单再来一单 查询历史订单 分页查询历史订单可以根据订单状态查询展示订单数据时&#xff0c;需要展示的数据包括&#xff1a;下单时间、订单状态、订单金额、订单明细&#xff08;商品名称、图片&#xff09; #OrderController/*** 历…...

记录 | 基于Docker Desktop的MaxKB安装

目录 前言一、MaxKBStep 1Step2 二、运行MaxKB更新时间 前言 参考文章&#xff1a;如何利用智谱全模态免费模型&#xff0c;生成大家都喜欢的图、文、视并茂的文章&#xff01; MaxKB的Github下载地址 参考视频&#xff1a;【2025最新MaxKB教程】10分钟学会一键部署本地私人专属…...

WordPress web-directory-free插件存在本地文件包含导致任意文件读取漏洞(CVE-2024-3673)

免责声明: 本文旨在提供有关特定漏洞的深入信息,帮助用户充分了解潜在的安全风险。发布此信息的目的在于提升网络安全意识和推动技术进步,未经授权访问系统、网络或应用程序,可能会导致法律责任或严重后果。因此,作者不对读者基于本文内容所采取的任何行为承担责任。读者在…...

LLM:BERT or BART 之BERT

文章目录 前言一、BERT1. Decoder-only2. Encoder-only3. Use of Bidirectional Context4. Masked Language Model (MLM)5. Next Sentence Prediction (NSP)6. Fine-tune1、情感分析2、句对分析3、命名实体识别&#xff08;NER&#xff09; 7. BERT总结 总结 前言 NLP选手对这…...

EtherCAT主站IGH-- 18 -- IGH之fsm_mbox_gateway.h/c文件解析

EtherCAT主站IGH-- 18 -- IGH之fsm_mbox_gateway.h/c文件解析 0 预览一 该文件功能`fsm_mbox_gateway.c` 文件功能函数预览二 函数功能介绍`fsm_mbox_gateway.c` 中主要函数的作用1. `ec_fsm_mbg_init`2. `ec_fsm_mbg_clear`3. `ec_fsm_mbg_transfer`4. `ec_fsm_mbg_exec`5. `e…...

深入探讨防抖函数中的 this 上下文

深入剖析防抖函数中的 this 上下文 最近我在研究防抖函数实现的时候&#xff0c;发现一个耗费脑子的问题&#xff0c;出现了令我困惑的问题。接下来&#xff0c;我将通过代码示例&#xff0c;深入探究这些现象背后的原理。 示例代码 function debounce(fn, delay) {let time…...

【AI论文】魔鬼在细节:关于在训练专用混合专家模型时实现负载均衡损失

摘要&#xff1a;本文重新审视了在训练混合专家&#xff08;Mixture-of-Experts, MoEs&#xff09;模型时负载均衡损失&#xff08;Load-Balancing Loss, LBL&#xff09;的实现。具体来说&#xff0c;MoEs的LBL定义为N_E乘以从1到N_E的所有专家i的频率f_i与门控得分平均值p_i的…...

Gurobi基础语法之addVar 和 addVars

addVar 和 addVars作为 Gurobi模型对象中的方法&#xff0c;常常用来生成变量&#xff0c;本文介绍了Python中的这两个接口的使用 addVar addVar(lb0.0, ubfloat(inf), obj0.0, vtypeGRB.CONTINUOUS, name, columnNone) lb 和 ub让变量在生成的时候就有下界和上届&#xff0c…...

C语言学习阶段性总结(五)---函数

函数构成五要素&#xff1a; 1、返回值类型 2、函数名 3、参数列表&#xff08;输入&#xff09; 4、函数体 &#xff08;算法&#xff09; 5、返回值 &#xff08;输出&#xff09; 返回值类型 函数名 (参数列表) { 函数体&#xff1b; return 返回值&#xff1b; } void 类型…...

K8S 快速实战

K8S 核心架构原理: 我们已经知道了 K8S 的核心功能:自动化运维管理多个容器化程序。那么 K8S 怎么做到的呢?这里,我们从宏观架构上来学习 K8S 的设计思想。首先看下图: K8S 是属于主从设备模型(Master-Slave 架构),即有 Master 节点负责核心的调度、管理和运维,Slave…...

java后端之事务管理

Transactional注解&#xff1a;作用于业务层的方法、类、接口上&#xff0c;将当前方法交给spring进行事务管理&#xff0c;执行前开启事务&#xff0c;成功执行则提交事务&#xff0c;执行异常回滚事务 spring事务管理日志&#xff1a; 默认情况下&#xff0c;只有出现Runti…...

【Redis】缓存+分布式锁

目录 缓存 Redis最主要的使用场景就是作为缓存 缓存的更新策略&#xff1a; 1.定期生成 2.实时生成 面试重点&#xff1a; 缓存预热&#xff08;Cache preheating&#xff09;&#xff1a; 缓存穿透&#xff08;Cache penetration&#xff09; 缓存雪崩 (Cache avalan…...

二分查找题目:寻找两个正序数组的中位数

文章目录 题目标题和出处难度题目描述要求示例数据范围 解法一思路和算法代码复杂度分析 解法二思路和算法代码复杂度分析 题目 标题和出处 标题&#xff1a;寻找两个正序数组的中位数 出处&#xff1a;4. 寻找两个正序数组的中位数 难度 8 级 题目描述 要求 给定两个大…...

网络安全 | F5-Attack Signatures详解

关注&#xff1a;CodingTechWork 关于攻击签名 攻击签名是用于识别 Web 应用程序及其组件上攻击或攻击类型的规则或模式。安全策略将攻击签名中的模式与请求和响应的内容进行比较&#xff0c;以查找潜在的攻击。有些签名旨在保护特定的操作系统、Web 服务器、数据库、框架或应…...

手游刚开服就被攻击怎么办?如何防御DDoS?

开服初期是手游最脆弱的阶段&#xff0c;极易成为DDoS攻击的目标。一旦遭遇攻击&#xff0c;可能导致服务器瘫痪、玩家流失&#xff0c;甚至造成巨大经济损失。本文为开发者提供一套简洁有效的应急与防御方案&#xff0c;帮助快速应对并构建长期防护体系。 一、遭遇攻击的紧急应…...

Cursor实现用excel数据填充word模版的方法

cursor主页&#xff1a;https://www.cursor.com/ 任务目标&#xff1a;把excel格式的数据里的单元格&#xff0c;按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例&#xff0c;…...

PHP和Node.js哪个更爽?

先说结论&#xff0c;rust完胜。 php&#xff1a;laravel&#xff0c;swoole&#xff0c;webman&#xff0c;最开始在苏宁的时候写了几年php&#xff0c;当时觉得php真的是世界上最好的语言&#xff0c;因为当初活在舒适圈里&#xff0c;不愿意跳出来&#xff0c;就好比当初活在…...

java 实现excel文件转pdf | 无水印 | 无限制

文章目录 目录 文章目录 前言 1.项目远程仓库配置 2.pom文件引入相关依赖 3.代码破解 二、Excel转PDF 1.代码实现 2.Aspose.License.xml 授权文件 总结 前言 java处理excel转pdf一直没找到什么好用的免费jar包工具,自己手写的难度,恐怕高级程序员花费一年的事件,也…...

Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解

文章目录 Keil 中设置 STM32 Flash 和 RAM 地址详解一、Flash 和 RAM 配置界面(Target 选项卡)1. IROM1(用于配置 Flash)2. IRAM1(用于配置 RAM)二、链接器设置界面(Linker 选项卡)1. 勾选“Use Memory Layout from Target Dialog”2. 查看链接器参数(如果没有勾选上面…...

工业自动化时代的精准装配革新:迁移科技3D视觉系统如何重塑机器人定位装配

AI3D视觉的工业赋能者 迁移科技成立于2017年&#xff0c;作为行业领先的3D工业相机及视觉系统供应商&#xff0c;累计完成数亿元融资。其核心技术覆盖硬件设计、算法优化及软件集成&#xff0c;通过稳定、易用、高回报的AI3D视觉系统&#xff0c;为汽车、新能源、金属制造等行…...

佰力博科技与您探讨热释电测量的几种方法

热释电的测量主要涉及热释电系数的测定&#xff0c;这是表征热释电材料性能的重要参数。热释电系数的测量方法主要包括静态法、动态法和积分电荷法。其中&#xff0c;积分电荷法最为常用&#xff0c;其原理是通过测量在电容器上积累的热释电电荷&#xff0c;从而确定热释电系数…...

七、数据库的完整性

七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...

Java数值运算常见陷阱与规避方法

整数除法中的舍入问题 问题现象 当开发者预期进行浮点除法却误用整数除法时,会出现小数部分被截断的情况。典型错误模式如下: void process(int value) {double half = value / 2; // 整数除法导致截断// 使用half变量 }此时...

STM32---外部32.768K晶振(LSE)无法起振问题

晶振是否起振主要就检查两个1、晶振与MCU是否兼容&#xff1b;2、晶振的负载电容是否匹配 目录 一、判断晶振与MCU是否兼容 二、判断负载电容是否匹配 1. 晶振负载电容&#xff08;CL&#xff09;与匹配电容&#xff08;CL1、CL2&#xff09;的关系 2. 如何选择 CL1 和 CL…...