[SCOI2005]最大子矩阵.
时间: 2023-11-09 11:09:09 浏览: 164
[SCOI2005]最大子矩阵问题是一个动态规划问题。根据引用和引用的描述,可以得出以下解决方法:
首先,我们定义dp[i][j][k]为处理到第i行,已经使用了j个矩阵,这一行采取k的取用方式。其中,0表示什么都不拿,1表示只要左边的,2表示只要右边的,3表示两边都要且分开加入矩阵,4表示两边都要放在一个矩阵中。然后,我们根据转移方程来进行动态规划。具体的转移方程可以参考代码实现。
另外,对于m=1的情况,即在一个一维序列上做k个最大子段和,我们可以定义f[i][j]表示处理到第i位,共j个矩阵的最大和。根据转移方程,当这一位不选时,f[i][j]等于f[i-1][j];当选取这一位时,我们枚举上一个矩形结束位置k,然后f[i][j]等于max(f[i][j],f[k][j-1]+s[k]-s[j]),其中s是前缀和。最后,输出f[n][e]即可。
综上所述,对于[SCOI2005]最大子矩阵问题,我们可以通过动态规划的方式解决,根据具体的m值来分类讨论问题。
相关问题
王室联邦[SCOI2005] 莫队
### 关于 SCOI2005 王室联邦问题中的莫队算法应用
#### 问题描述
给定一棵树,目标是将其划分为若干个块,使得每个块的大小满足特定条件。具体来说,每个块的节点数量应介于 \( B \) 和 \( 3B \) 之间。
#### 莫队算法的应用背景
该题目涉及的是树结构上的分块处理方法,在此背景下引入了类似于莫队的思想来优化查询效率[^1]。通过合理的预处理和数据结构设计,可以在较短时间内完成对树的分割操作并验证其合法性。
#### 解题思路概述
为了实现上述要求,采用了一种基于深度优先搜索 (DFS) 的策略来进行动态维护当前正在构建的新块:
- **初始化阶段**
- 使用栈保存访问过的节点序列。
- 记录每次进入新子树前的状态作为“栈底”。
- **核心逻辑**
- 当发现自某次入栈以来新增加了至少 \( B \) 个元素,则尝试结束当前块:
- 弹出这些元素形成一个新的独立部分;
- 更新相应的边界信息以及剩余待分配结点集合。
- **关键细节**
- 对于每一个形成的块指定一个唯一的标识符 `i` 及关联的关键位置 `P` ,确保从属于同一类别的成员间保持连通性约束;即任意两点间的最短路径不会经过不属于本组之外的地方(除了可能存在的共享端点 P)。[^4]
```python
def dfs(node, parent=None):
stack.append(node)
# 如果当前栈内元素数目超过或等于B,则创建新的块
if len(stack) >= B and not block_id:
bottom_of_stack = top_before_entering_subtree[node]
new_block_members = []
while True:
current_node = stack.pop()
new_block_members.insert(0, current_node)
if current_node == bottom_of_stack:
break
assign_new_block(new_block_members)
for neighbor in adjacency_list[node]:
if neighbor != parent:
top_before_entering_subtree[neighbor] = len(stack)
dfs(neighbor, node=node)
# 继续检查是否能构成新区块...
```
在此过程中,每当遇到符合条件的情况就会立即固定下来一部分解空间,并继续探索其余未被覆盖的部分直到遍历完整棵图为止。
P1896 [SCOI2005] 互不侵犯dfs
### 关于SCOI2005 互不侵犯问题的DFS解法
对于SCOI2005 互不侵犯这一问题,采用深度优先搜索(DFS)的方法同样能够解决问题。这种方法通过尝试每一种可能的情况来寻找满足条件的结果。
#### DFS解题思路
在解决此问题时,DFS算法会逐行放置国王,并确保任何两个国王之间不会互相攻击。具体来说:
- 使用二进制数表示每一行的状态,其中`1`代表当前位置已放置国王,`0`则为空白。
- 对于每一个新的行,在所有未被先前行中的国王威胁的位置上尝试放置新国王。
- 如果当前行的所有列都遍历完毕,则回溯至上一行继续探索其他可能性。
- 当成功放置了指定数量的国王后,计数器加一;如果某次递归达到了最后一行且仍未完成目标,则返回并调整之前的决策。
为了提高效率,还需要提前计算出哪些状态是合法的——即不存在连续两位都是`1`的状态,这可以通过简单的枚举实现[^4]。
#### Python代码实现
下面是一个基于上述逻辑编写的Python程序片段用于求解该问题:
```python
def dfs(row, col_mask, left_diag, right_diag):
global n, k, ans
if row == n:
if sum(bin(col)[2:].count('1') for col in cols) == k:
ans += 1
return
for i in range(1 << n):
if bin(i).count('1') + sum(cols[:row]) > k: continue
ok = ((~col_mask & ~left_diag & ~right_diag & (i)) == i)
if not ok or '11' in bin(i): continue
new_col_mask = col_mask | i
new_left_diag = (left_diag | i) << 1
new_right_diag = (right_diag | i) >> 1
dfs(row + 1, new_col_mask, new_left_diag, new_right_diag)
n, k = map(int, input().split())
cols = [0]*n
ans = 0
dfs(0, 0, 0, 0)
print(ans)
```
这段代码定义了一个名为`dfs()`函数来进行深度优先搜索,它接收四个参数分别表示当前处理的是哪一行(`row`)、当前列上的占用情况(`col_mask`)、左斜线方向上的占用情况(`left_diag`)以及右斜线方向上的占用情况(`right_diag`)。全局变量`n`, `k`用来保存棋盘大小和要放置的国王数目,而`ans`则是最终答案的数量。
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