Codeforces 747F Igor and Interesting Numbers DP 组合数
Posted pkgunboat
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Codeforces 747F Igor and Interesting Numbers DP 组合数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题意:给你一个数n和t,问字母出现次数不超过t,第n小的16进制数是多少。
思路:容易联想到数位DP, 然而并不是。。。我们需要知道有多少位,在知道有多少位之后,用试填法找出答案。我们设dp[i][j]为考虑前i种字母,已经占了j个位置的方案数。那么dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] * C[len - j + k][k],k的范围为[0, limit[k]]。意思是我们暴力枚举第i个字母放多少个,然后排列组合。
这个题有一个细节需要注意,因为最高为一定不为0,所以我们试填的时候可以直接把最高位为0的所有数提前减掉,然后试填的时候跳过最高位为0的情况。最高位为0的所有数在找多少位的时候顺便就算出来了。
代码:
#include <bits/stdc++.h> #define LL long long using namespace std; int limit[20]; LL C[20][20], dp[20][20]; void out(int x) if(x < 10) printf("%d", x); else printf("%c", x - 10 + ‘a‘); LL solve(int len, int flag) if(len == 0) return 1; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = 0; i <= len && i <= limit[0]; i++) dp[0][i] = C[len][i]; for (int i = 1; i < 16; i++) for (int j = 0; j <= len; j++) for (int k = 0; k <= j && k <= limit[i]; k++) dp[i][j] += dp[i - 1][j - k] * C[len - j + k][k]; return dp[15][len]; int res[20]; int main() LL n, ans; int m; scanf("%lld%d", &n, &m); ans = n; for (int i = 0; i < 16; i++) limit[i] = m; for (int i = 0; i <= 15; i++) C[i][0] = 1; for (int i = 1; i <= 15; i++) for (int j = 1; j <= i; j++) C[i][j] = C[i - 1][j - 1] + C[i - 1][j]; int pos = -1; for (int i = 0; i >= 0; i++) LL tmp = 0; for (int j = 1; j < 16; j++) limit[j]--; tmp += solve(i, j); limit[j]++; if(tmp >= ans) pos = i; break; if(tmp >= ans) break; else ans -= tmp; n = ans; for (int i = pos; i >= 0 ; i--) for (int j = 0; j < 16; j++) if(i == pos && j == 0) continue; if(limit[j] == 0) continue; limit[j]--; LL tmp = solve(i, j); limit[j]++; if(tmp < n) n -= tmp; else res[i] = j; limit[j]--; break; for (int i = pos; i >= 0; i--) out(res[i]); printf("\n");
以上是关于Codeforces 747F Igor and Interesting Numbers DP 组合数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
[CF 747F]Igor and Interesting Numbers
codeforces 793B - Igor and his way to work(dfsbfs)
Codeforces Round #387 (Div. 2) 747F(数位DP)
CS294-112 深度强化学习 秋季学期(伯克利)NO.19 Guest lecture: Igor Mordatch (Optimization and Reinforcement Learnin