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[hihoCoder] 1044 : 状态压缩·一

 

时间限制:10000ms
单点时限:1000ms
内存限制:256MB

描述

小Hi和小Ho在兑换到了喜欢的奖品之后,便继续起了他们的美国之行,思来想去,他们决定乘坐火车前往下一座城市——那座城市即将举行美食节!

但是不幸的是,小Hi和小Ho并没有能够买到很好的火车票——他们只能够乘坐最为破旧的火车进行他们的旅程。

不仅如此,因为美食节的吸引,许多人纷纷踏上了和小Hi小Ho一样的旅程,于是有相当多的人遭遇到了和小Hi小Ho一样的情况——这导致这辆车上的人非常非常的多,以至于都没有足够的位置能让每一个人都有地方坐下来。

小Hi和小Ho本着礼让他们的心情——当然还因为本来他们买的就是站票,老老实实的呆在两节车厢的结合处。他们本以为就能够这样安稳抵达目的地,但事与愿违,他们这节车厢的乘务员是一个强迫症,每隔一小会总是要清扫一次卫生,而时值深夜,大家都早已入睡,这种行为总是会惊醒一些人。而一旦相邻的一些乘客被惊醒了大多数的话,就会同乘务员吵起来,弄得大家都睡不好。

将这一切看在眼里的小Hi与小Ho决定利用他们的算法知识,来帮助这个有着强迫症的乘务员——在不与乘客吵起来的前提下尽可能多的清扫垃圾。

小Hi和小Ho所处的车厢可以被抽象成连成一列的N个位置,按顺序分别编号为1..N,每个位置上都有且仅有一名乘客在休息。同时每个位置上都有一些垃圾需要被清理,其中第i个位置的垃圾数量为Wi。乘务员可以选择其中一些位置进行清理,但是值得注意的是,一旦有编号连续的M个位置中有超过Q个的位置都在这一次清理中被选中的话(即这M个位置上的乘客有至少Q+1个被惊醒了),就会发生令人不愉快的口角。而小Hi和小Ho的任务是,计算选择哪些位置进行清理,在不发生口角的情况下,清扫尽可能多的垃圾。

提示一:无论是什么动态规划,都需要一个状态转移方程!

提示二:好像什么不对劲?状态压缩哪里去了?

输入

每个测试点(输入文件)有且仅有一组测试数据。

每组测试数据的第一行为三个正整数N、M和Q,意义如前文所述。

每组测试数据的第二行为N个整数,分别为W1到WN,代表每一个位置上的垃圾数目。

对于100%的数据,满足N<=1000, 2<=M<=10,1<=Q<=M, Wi<=100

输出

对于每组测试数据,输出一个整数Ans,表示在不发生口角的情况下,乘务员最多可以清扫的垃圾数目。

样例输入
5 2 1
36 9 80 69 85 
样例输出
201

思路

状态压缩DP。

状态定义

dp[i][j]表示清理范围为[0, i]时,位置[i - m + 1, i]m个位置各位置是否被清理的压缩后状态(0未清理,1已清理,其中压缩状态j的高位为位置i的清理位)

状态转移公式

对于清理范围为[0, i + 1]时,对于位置i + 1

  • 当不清理位置i + 1时,dp[i][j] -> dp[i + 1][j >> 1]
  • 当清理位置i + 1时,要求满足状态j中各位和小于等于q,此时
    dp[i][j] -> dp[i + 1][(1 << (m - 1)) | (j >> 1)], 其中j的各位之和小于等于q

为提高效率,可预处理记录下各状态值中各位和是否小于等于q

 

思路

 1 import java.util.Scanner;
 2 
 3 public class Main {
 4 
 5     // 初始化各状态值是否满足1的个数小于q
 6     public static boolean[] init(int m, int q) {
 7         boolean[] lte = new boolean[1 << m];
 8         for (int i = 0; i < (1 << m); i++) {
 9             int cnt = 0;
10             for (int j = i; j > 0; j >>= 1) {
11                 cnt += j & 1;
12             }
13             lte[i] = cnt <= q;
14         }
15         return lte;
16     }
17 
18     public static int resolve(int n, int m, int q, int[] w, boolean[] lte) {
19         int[][] dp = new int[n + 1][1 << m];
20 
21         for (int i = 1; i <= n; i++) {
22             for (int j = 0; j < (1 << m); j++) {
23                 int s0 = j >> 1;
24                 // 存在多次转移到dp[i][s0],因此取max,下同
25                 dp[i][s0] = Math.max(dp[i][s0], dp[i - 1][j]);
26 
27                 int s1 = (1 << (m - 1)) | (j >> 1);
28                 if (lte[s1]) {
29                     dp[i][s1] = Math.max(dp[i][s1], dp[i - 1][j] + w[i - 1]);
30                 }
31             }
32         }
33 
34         int max = 0;
35         for (int j = 0; j < (1 << m); j++) {
36             max = Math.max(max, dp[n][j]);
37         }
38         return max;
39     }
40 
41     public static void main(String[] args) {
42         Scanner sc = new Scanner(System.in);
43         int n = sc.nextInt();
44         int m = sc.nextInt();
45         int q = sc.nextInt();
46 
47         boolean[] lte = init(m, q);
48 
49         int[] w = new int[n];
50         for (int i = 0; i < n; i++) {
51             w[i] = sc.nextInt();
52         }
53 
54         System.out.println(resolve(n, m, q, w, lte));
55     }
56 }

 

[hihoCoder] 1044 : 状态压缩·一