P2831 愤怒的小鸟

题意

题目描述

Kiana最近沉迷于一款神奇的游戏无法自拔。

简单来说,这款游戏是在一个平面上进行的。

有一架弹弓位于$(0,0)$处,每次Kiana可以用它向第一象限发射一只红色的小鸟,小鸟们的飞行轨迹均为形如$y=ax^2+bx$的曲线,其中$a,b$是Kiana指定的参数,且必须满足$a<0$,$a,b$都是实数。

当小鸟落回地面(即$x$轴)时,它就会瞬间消失。

在游戏的某个关卡里,平面的第一象限中有$n$只绿色的小猪,其中第$i$只小猪所在的坐标为$\left(x_i,y_i \right)$。

如果某只小鸟的飞行轨迹经过了$\left( x_i, y_i \right)$,那么第$i$只小猪就会被消灭掉,同时小鸟将会沿着原先的轨迹继续飞行;

如果一只小鸟的飞行轨迹没有经过$\left( x_i, y_i \right)$,那么这只小鸟飞行的全过程就不会对第$i$只小猪产生任何影响。

例如,若两只小猪分别位于$(1,3)\(和\)(3,3)$,Kiana可以选择发射一只飞行轨迹为$y=-x^2+4x$的小鸟,这样两只小猪就会被这只小鸟一起消灭。

而这个游戏的目的,就是通过发射小鸟消灭所有的小猪。

这款神奇游戏的每个关卡对Kiana来说都很难,所以Kiana还输入了一些神秘的指令,使得自己能更轻松地完成这个游戏。这些指令将在【输入格式】中详述。

假设这款游戏一共有$T$个关卡,现在Kiana想知道,对于每一个关卡,至少需要发射多少只小鸟才能消灭所有的小猪。由于她不会算,所以希望由你告诉她。

输入输出格式

输入格式:

第一行包含一个正整数$T$,表示游戏的关卡总数。

下面依次输入这$T$个关卡的信息。每个关卡第一行包含两个非负整数$n,m$,分别表示该关卡中的小猪数量和Kiana输入的神秘指令类型。接下来的$n$行中,第$i$行包含两个正实数$x_i,y_i$,表示第$i$只小猪坐标为$(x_i,y_i)$。数据保证同一个关卡中不存在两只坐标完全相同的小猪。

如果$m=0$,表示Kiana输入了一个没有任何作用的指令。

如果$m=1$,则这个关卡将会满足:至多用$\lceil n/3 + 1 \rceil$只小鸟即可消灭所有小猪。

如果$m=2$,则这个关卡将会满足:一定存在一种最优解,其中有一只小鸟消灭了至少$\lfloor n/3 \rfloor$只小猪。

保证$1\leq n \leq 18$,$0\leq m \leq 2$,$0<x_i,y_i<10$,输入中的实数均保留到小数点后两位。

上文中,符号$\lceil c \rceil$和$\lfloor c \rfloor$分别表示对$c$向上取整和向下取整,例如$\lceil 2.1 \rceil = \lceil 2.9 \rceil = \lceil 3.0 \rceil = \lfloor 3.0 \rfloor = \lfloor 3.1 \rfloor = \lfloor 3.9 \rfloor = 3$。

输出格式:

对每个关卡依次输出一行答案。

输出的每一行包含一个正整数,表示相应的关卡中,消灭所有小猪最少需要的小鸟数量。

输入输出样例

输入样例#1:

2
2 0
1.00 3.00
3.00 3.00
5 2
1.00 5.00
2.00 8.00
3.00 9.00
4.00 8.00
5.00 5.00

输出样例#1:

1
1

输入样例#2:

3
2 0
1.41 2.00
1.73 3.00
3 0
1.11 1.41
2.34 1.79
2.98 1.49
5 0
2.72 2.72
2.72 3.14
3.14 2.72
3.14 3.14
5.00 5.00

输出样例#2:

2
2
3

输入样例#3:

1
10 0
7.16 6.28
2.02 0.38
8.33 7.78
7.68 2.09
7.46 7.86
5.77 7.44
8.24 6.72
4.42 5.11
5.42 7.79
8.15 4.99

输出样例#3:

6

说明

【样例解释1】

这组数据中一共有两个关卡。

第一个关卡与【问题描述】中的情形相同,$2$只小猪分别位于$(1.00,3.00)\(和\)(3.00,3.00)$,只需发射一只飞行轨迹为$y=-x^2+4$的小鸟即可消灭它们。

第二个关卡中有$5$只小猪,但经过观察我们可以发现它们的坐标都在抛物线$y=-x^2+6$上,故Kiana只需要发射一只小鸟即可消灭所有小猪。

【数据范围】

思路

我把去年的题做了下,感觉还好,动态规划不太会,而且这题好难。 --金总 2017.11.11

首先解决一个问题:对于二次函数$y=ax^2+bx$,因为其中有两个系数,所以两个点就可以确定这个函数中$a,b$的值:

\(ax_i^2+bx_i=y_i\)
\(ax_j^2+bx_j=y_j\)

相互消元得:

\(a=\frac{x_jy_i-x_iy_j}{x_ix_j(x_i-x_j)}\)
\(b=\frac{x_i^2y_j-x_j^2y_i}{x_ix_j(x_i-x_j)}\)

贪心地想,我们要想用最少的鸟去击杀所有的猪,那么每只鸟击杀的猪要尽量多。我们枚举每只鸟击杀的猪的其中两头,就可以得到其发射线路的二次函数,从而算出还有哪些猪也在该条函数上。

当然,有两个特例:

  1. 若当前只剩下一只猪,那么这头猪必须用一只鸟来打,不能也不需要计算出鸟发射的二次函数。
  2. 若当前的剩下的所有猪都无法“一鸟二猪”,那么我们就用一只鸟打一只猪。

哪些情况下所有的猪都无法“一鸟二猪”呢?首先,题目要求$a>0$,那么如果我们算出来$a<0$也就是二次函数开口向下,那么这样的函数是不可行的;其次,在上面的的方程中,分母部分有$x_i-x_j$,而且显然横坐标相同的两点不可能出现在同一条二次函数上(通过函数的定义),所以当$x_i=x_j$时,不可行。若所有的情况都归于不可行的情况时,当前就无法“一鸟二猪”了。

当然,这样的搜索时拿不了满分的,我们考虑加上这三条来优化其时间:

  1. 对于当前场上存活的猪的状况,我们用一个二进制数$state$来表示。$state$上的第$k$位若为$0$,表示第$k$只猪未被击杀;若为$1$,表示第$k$只猪已被击杀,我们接下来的搜索中只击杀未击杀的猪。
  2. 记忆化一:记录数组$bin[i][j]$记录击杀了$i,j$两只猪的同时可以击杀的猪。同样的,我们用一个二进制数来记录:$bin[i][j]$上的第$k$位若为$0$,表示第$k$只猪不可被击杀;若为$1$,表示第$k$只猪可被击杀。
  3. 记忆化二:对于每一个$state$我们可能会多次搜索到。为了排除冗余搜索,我们记录$remember[state]$表示在$state$状态下再发射$remember[state]$只鸟就可以击杀所有的猪,我们就可以边搜索边记录,然后统计$remember$的值。

对于记忆化一,我们可以这么写:

void calc(double a,double b)//已经通过上面公式算出来的a和b
{
vector<int>V;//开一个vector储存可以击杀的猪
int state=0;//记录bin
for(int i=0;i<n;i++)
if(fabs(a*x[i]*x[i]+b*x[i]-y[i])<=0.000001)//注意精度判断
{
state|=(1<<i);//或运算在二进制上填1
V.push_back(i);//放入vector中
}
for(int i=0;i<V.size();i++)
for(int j=i+1;j<V.size();j++)
bin[V[i]][V[j]]=bin[V[j]][V[i]]=state;//修改bin值
}

而主要的dfs过程就是这样的:

int dfs(int state)//当前壮态为state
{
if(remember[state]!=-1) return remember[state];//已经搜索过了,直接返回
remember[state]=0x3f3f3f3f;//记录remember状态
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(state&(1<<i)) continue;//这只猪已经死了
bool flag=false;//判断有没有猪可以和它一起被杀掉
for(int j=0;j<n;j++)
if((state&(1<<j))==0&&x[i]!=x[j]&&(x[j]*y[i]-x[i]*y[j])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j]))<0.0)//判断是否可行
{
flag=true;//有猪可以和它一起被杀
if(bin[i][j]==-1) calc((x[j]*y[i]-x[i]*y[j])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j])),(x[i]*x[i]*y[j]-x[j]*x[j]*y[i])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j])));//运用上面的方程(说实话有点丑)
remember[state]=min(remember[state],dfs(state|bin[i][j])+1);//更新remember为最优解
}
if(!flag) return remember[state]=dfs(state|(1<<i))+1;//这只猪只能自己被杀,所以remember[state]=remember[state|(1<<i)]+1,直接更新
}
return remember[state];//搜索结束,溜了溜了
}

这样就能$AC$辣。

AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int T,n,m,ans,bin[20][20],remember[1<<18];
double x[20],y[20];
void init()
{
cin>>n>>m;
ans=INT_MAX;
for(int i=0;i<n;i++) cin>>x[i]>>y[i];
memset(bin,-1,sizeof bin);
memset(remember,-1,sizeof remember);
remember[(1<<n)-1]=0;
}
void calc(double a,double b)
{
vector<int>V;
int state=0;
for(int i=0;i<n;i++)
if(fabs(a*x[i]*x[i]+b*x[i]-y[i])<=0.000001)
{
state|=(1<<i);
V.push_back(i);
}
for(int i=0;i<V.size();i++)
for(int j=i+1;j<V.size();j++)
bin[V[i]][V[j]]=bin[V[j]][V[i]]=state;
}
int dfs(int state)
{
if(remember[state]!=-1) return remember[state];
remember[state]=0x3f3f3f3f;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(state&(1<<i)) continue;
bool flag=false;
for(int j=0;j<n;j++)
if((state&(1<<j))==0&&x[i]!=x[j]&&(x[j]*y[i]-x[i]*y[j])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j]))<0.0)
{
flag=true;
if(bin[i][j]==-1) calc((x[j]*y[i]-x[i]*y[j])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j])),(x[i]*x[i]*y[j]-x[j]*x[j]*y[i])/(x[i]*x[j]*(x[i]-x[j])));
remember[state]=min(remember[state],dfs(state|bin[i][j])+1);
}
if(!flag) return remember[state]=dfs(state|(1<<i))+1;
}
return remember[state];
}
int main()
{
cin>>T;
while(T--)
{
init();
printf("%d\n",dfs(0));
}
return 0;
}

Luogu P2831 愤怒的小鸟(状压+记忆化搜索)的更多相关文章

  1. [Luogu P2831] 愤怒的小鸟 (状压DP)

    题面: 传送门:https://www.luogu.org/problemnew/show/P2831 Solution 首先,我们可以先康一康题目的数据范围:n<=18,应该是状压或者是搜索. ...

  2. poj 1085 Triangle War (状压+记忆化搜索)

    Triangle War Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 2685   Accepted: 1061 Desc ...

  3. 洛谷P2831 愤怒的小鸟(状压dp)

    题意 题目链接 Sol 这题....我样例没过就A了??..算了,就当是样例卡精度吧.. 直接状压dp一下,\(f[sta]\)表示干掉\(sta\)这个集合里面的鸟的最小操作数 转移的时候判断一下一 ...

  4. P2831 愤怒的小鸟——状压

    P2831 愤怒的小鸟 抛物线过原点,只要再找两个就能确定抛物线: 处理出两两之间的抛物线能过哪些点,状态压缩: 但是直接枚举每一条抛物线常数太大会T,所以我们需要预处理一个low_bit表示当前状态 ...

  5. 【题解】P2831 愤怒的小鸟 - 状压dp

    P2831愤怒的小鸟 题目描述 \(Kiana\) 最近沉迷于一款神奇的游戏无法自拔. 简单来说,这款游戏是在一个平面上进行的. 有一架弹弓位于 \((0,0)\) 处,每次 \(Kiana\) 可以 ...

  6. P2831 愤怒的小鸟 状压dp

    这个题主要是预处理比较复杂,先枚举打每只鸟用的抛物线,然后找是否有一个抛物线经过两只鸟,然后就没了. 题干: 题目描述 Kiana 最近沉迷于一款神奇的游戏无法自拔. 简单来说,这款游戏是在一个平面上 ...

  7. Codeforces Gym 191033 E. Explosion Exploit (记忆化搜索+状压)

    E. Explosion Exploit time limit per test 2.0 s memory limit per test 256 MB input standard input out ...

  8. [JZOJ5398]:Adore(状压DP+记忆化搜索)

    题目描述 小$w$偶然间见到了一个$DAG$. 这个$DAG$有$m$层,第一层只有一个源点,最后一层只有一个汇点,剩下的每一层都有$k$个节点. 现在小$w$每次可以取反第$i(1<i< ...

  9. loj 1021(状压dp+记忆化搜索)

    题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=25887 题目大意:给定的一个某进制下的排列,问它的全排列有多少个能 ...

随机推荐

  1. Python flask 构建可扩展的restful apl✍✍✍

    Python flask 构建可扩展的restful apl  整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课 ...

  2. 锐速与BBR的原理简单解析

    锐速与BBR的原理简单解析  4 前言 昨天,有一位朋友在我的文章下留言说,锐速和BBR不都是一样,是拥塞算法嘛.因为这方面需要讲的东西比较多,所以我还是专门水一篇文章吧. 锐速 参考资料: http ...

  3. Entity Framework Code First 模式-建立一对多联系

    一.建立一对多联系 使用的例子为Product与Category,一个种类(Product)对应多个商品(Product) 1.外键列名默认约定 在“一”这边的实体增加一个集合属性(public vi ...

  4. css3 随记

    1 让子元素对其的方式  box-pack 2 -webkit-text-size-adjust  解决字体大小失效问题http://www.frontopen.com/273.html 3 disp ...

  5. 三. var let const的理解 以及 立即执行函数中的使用 以及 for循环中的例子

    一. 立即执行函数 windows中有个name属性,name='' '' var 如果我们用var name 去声明,那就会改变windows中name的值(因为我们不是在函数作用域中声明的,所以会 ...

  6. 关于Synthesis

    1,当追求面积最小时 会以牺牲Fmax为代价,可以使用一下setting: fit_pack_for_density=on fit_report_lab_usage_stats=on 可在 .qsf ...

  7. SpringCloud搭建分布式配置中心(基于git)

    1.简介 Spring Cloud Config.它用来为分布式系统中的基础设施和微服务提供集中化的外部配置支持,分为服务端和客户端两个部分. 其中服务端也称为分布式配置中心,他是独立的微服务应用,用 ...

  8. BZOJ 2281 消失之物

    ftiasch 有 N 个物品, 体积分别是 W1, W2, -, WN. 由于她的疏忽, 第 i 个物品丢失了. "要使用剩下的 N – 1 物品装满容积为 x 的背包,有几种方法呢?&q ...

  9. 洛谷 2915 [USACO08NOV]奶牛混合起来Mixed Up Cows

    一道水状压,然而不知道是不是太久没做过dp了,我盯着它二十分钟才反应过来.... 还把数组开小了WA了一发QAQ //Twenty #include<algorithm> #include ...

  10. c语言学习笔记 - 文件操作

    #include <stdio.h>#include <time.h> int main(void){ time_t t;               //类似于size_t那 ...