状压dp:意思是将状态进行压缩,从而更容易地写出状态转移方程
通常做法:将每个状态(一个集合)用二进制表示,每个位的1就代表着这个编号的元素存在,0就代表着这个编号的元素不存在,如二进制100110,即是集合{1,2,5}的压缩
通过状态压缩,我们可以使得状态通过位运算来判断是否可以转移
如:
一、
假设棋盘要放置k个国王,国王对其周围八个格子都可发动进攻,如果要求这一行与上一行的国王不能相互进攻
那么设上一行的状态为x(二进制数),这一行的状态为y的话,由于这一行放的国王的左上角,正上方,右上角都不能出现上一行的国王
所以:
正上方不出现上一行的国王的条件为:x&y==false
左上角不出现上一行的国王的条件为:x&(y<<1)==false
右上角不出现上一行的国王的条件为:x&(y>>1)==false
通过简单的位运算判断,对于每一个y,我们都可以枚举所有x,并可以快速找出能够转移到y的合法的x的状态,从而使状态转移变得简单
因此,对于这种题目,我们通常需要预处理出所有的x状态,以方便我们进行枚举
题目链接:#2153. 「SCOI2005」互不侵犯 - 题目 - LibreOJ (loj.ac)
实现代码:
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
int n,K;
int sti[600],sta[600],cnt;
//sti[i]:第i种状态压缩
//sta[i]: 第i种状态放的国王的数量
//cnt:状态总数
long long f[10][85][600];
//状态转移方程:
//f[i][l][j]:摆到第i行,已经摆了l个,而且第i行的摆法是j状态,总共有多少种方法数
//所以:
//f[i][l][j]=sigma f[i-1][l-sta[j]][x] 枚举所有合法的x
//预处理所有状态
void dfs(int x,int num,int cur){
if(cur>=n){
sti[++cnt]=x;
sta[cnt]=num;
return;
}
dfs(x|(1<<cur),num+1,cur+2);//cur所指的位置放棋子,那么由于国王会进攻隔壁的棋子,所以cur+2才是到下一个能放棋子的位置
dfs(x,num,cur+1);//cur所指的位置不放棋子,则遍历到下一个位置即可
}
int main(){
cin>>n>>K;
dfs(0,0,0);
//先初始化第一行
for(int i=1;i<=cnt;i++) f[1][sta[i]][i]=1;
for(int i=2;i<=n;i++)//遍历到第i行
for(int j=1;j<=cnt;j++)//第i行以第j种状态存在
for(int k=K;k>=sta[j];k--)//枚举棋盘上已经摆了k个棋子
for(int x=1;x<=cnt;x++)//枚举上一行所有要转移的状态x
if(!(sti[j]&sti[x])&&!((sti[j]<<1)&sti[x])&&!((sti[j]>>1)&sti[x]))//判断是否合法
f[i][k][j]+=f[i-1][k-sta[j]][x];
long long sum=0;
for(int j=1;j<=cnt;j++)
sum+=f[n][K][j];
cout<<sum;
return 0;
}
两道练习题:
1.#10173. 「一本通 5.4 练习 2」炮兵阵地 - 题目 - LibreOJ (loj.ac)
实现代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n,m,cnt;
int sti[2100],sta[2100];
//滚动数组
int f[2][2100][2100];
//预处理行
char s[100];
void dfs(int x,int num,int cur){
if(cur>=m){
sti[++cnt]=x;
sta[cnt]=num;
return;
}
dfs(x|(1<<cur),num+1,cur+3);
dfs(x,num,cur+1);
}
int board[110];
int main(){
cin>>n>>m;
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%s",s);
for(int j=0;j<m;j++) if(s[j]=='H') board[i]|=(1<<j);
}
dfs(0,0,0);
for(int i=1;i<=cnt;i++) if(!(sti[i]&board[2])) for(int j=1;j<=cnt;j++) if(!(sti[j]&board[1])&&!(sti[i]&sti[j])) f[0][i][j]=sta[i]+sta[j];
for(int i=3;i<=n;i++)
for(int j=1;j<=cnt;j++)
for(int x=1;x<=cnt;x++){
f[i%2][j][x]=0;
if(!(sti[j]&board[i])&&!(sti[x]&board[i-1])&&!(sti[j]&sti[x]))
for(int k=1;k<=cnt;k++)
if(!(sti[k]&board[i-2])&&!(sti[j]&sti[k])&&!(sti[x]&sti[k]))
f[i%2][j][x]=max(f[i%2][j][x],f[(i%2)^1][x][k]+sta[j]);
}
int ans = 0;
if(n==1){
for(int i=1;i<=cnt;i++)
if(!(board[1]&sti[i]))
ans=max(ans,sta[i]);
cout<<ans;
return 0;
}
for(int i=1;i<=cnt;i++)
for(int j=1;j<=cnt;j++)
ans=max(ans,f[n%2][i][j]);
cout<<ans;
return 0;
}
2.P1879 [USACO06NOV] Corn Fields G - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
实现代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int n, m;
const int N = 5E3 + 10;
int cnt;
int board[13];
int sti[N];
long long f[13][N]; // f[i][j]:到了第i行,第i行为第j种状态的草坪
int mod = 1E8;
// 转移方程:
// f[i][j]=sigma f[i-1][x]
void dfs(int x, int cur)
{
if (cur >= n)
{
sti[++cnt] = x;
return;
}
dfs(x | (1 << cur), cur + 2);
dfs(x, cur + 1);
}
int main()
{
cin >> m >> n;
for (int i = 1; i <= m; i++)
{
for (int j = 0, k; j < n; j++)
{
scanf("%d", &k);
board[i] |= ((k ^ 1) << j);
}
}
dfs(0, 0);
for (int i = 1; i <= cnt; i++)
if (!(sti[i] & board[1]))
f[1][i] = 1;
for (int i = 2; i <= m; i++)
for (int j = 1; j <= cnt; j++)
for (int x = 1; x <= cnt; x++)
if (!(sti[j] & sti[x]) && !(sti[j] & board[i]))
f[i][j] = (f[i][j] + f[i - 1][x]) % mod;
long long ans = 0;
for (int i = 1; i <= cnt; i++)
ans = (ans + f[m][i]) % mod;
cout << ans;
return 0;
}
二、
集合问题:
上文提到,用二进制对应位置的1,可表示该编号的元素存在于集合中,那么每一个二进制数就可以代表一个状态压缩的集合
我们先来熟悉以下几种位运算操作:
1.对于一个数x而言,x-1的二进制表达与x的区别在于,x-1将x的最低位的1变为了0,且这个1往后的更低位的0全都变为了1
那么如果我们进行x&(x-1)的操作,以x最低位的1为分界点,其往低位(包括其自身)都将变为0,而其更高位的x所对应的1保持不变,也就是说,如果我们进行x&(x-1)而得到的新的二进制数,实际上是把x的最低位的1变为0,其他保持不变所得到的新的二进制数
2.对于一个数而言,如果他是2的非负整数幂,它的二进制表达中一定只有一个1,且会在某个位置
由上述的x&(x-1)的操作我们可知,如果x是2的非负整数幂,那么一定有x&(x-1)==0
3.对于一个数x所代表的集合而言, 我们可通过消除其二进制表达的若干个1,从而得到他的全部子集,实现代码如下:
for(int s=m;s;s=(s-1)&m){
}
每进行一次迭代,都会得到一个s,s为m的一个非空子集的状态压缩
4.遍历元素个数为n的集合的子集的子集:
实现代码如下:
for(int m=0;m<(1<<n);m++){
//第一个for遍历元素为n的集合的子集
for(int s=m;s;s=(s-1)&m){
//第二个for遍历子集的子集
}
}
该操作的时间复杂度为,证明略
5.求集合a对全集u的补集b
则b=a^u
6.求集合a对全集u的交集b
则b=a&u
7.求集合a对全集u的并集b
则b=a|u
例题:
P5911 [POI2004] PRZ - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)
实现代码:
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
int W,n;
int t[20],w[20],tim[70000];
const int INF=(1<<30);
//总共16个人
//记录所有合法子集的状态
//那么dp[i]表示状态为i的情况下,所用时的最短时间
//最后一定是求状态为全满的的dp值
//那么转移方程为:
//dp[i]=min(dp[a]+dp[b]),其中a|b==i
//也就是说a是i的全部子集
//那么b就是a对于i的补集
void check(int tmp,int total,int cost){
for (int i = 0; i < n; i++)
{
if ((tmp >> i) & 1)
{
cost = min(cost, t[i]);
total += w[i];
}
if(total>W) return;
}
tim[tmp]=cost;
}
int main(){
cin>>W>>n;
for(int i=0;i<n;i++) cin>>t[i]>>w[i];
int N=(1<<n)-1;
for(int m=N;m;m=(m-1)&N){
tim[m]=INF;
check(m,0,INF);
}
for(int m=0;m<(1<<n);m++)
for(int s=m;s;s=(s-1)&m)
tim[m]=min(tim[m],tim[s]+tim[m^s]);
cout<<tim[N];
return 0;
}