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状态压缩动态规划(State Compression DP)是一种高效解决组合优化问题的技术,特别适用于那些状态空间较大且可以用二进制表示的情况。本文将详细讲解状态压缩DP的原理、常用的位运算技巧、以及具体的例题分析。
状态压缩DP的核心思想是利用位运算来表示和操作状态。可以用一个整数的二进制位来表示一个状态集合中的元素是否存在。例如,对于一个有 n 个元素的集合,可以用一个 n 位的二进制数表示其子集,其中第 i 位为1表示该子集包含第 i 个元素,为0则表示不包含。
在状态压缩DP中,位运算的使用是关键。以下是一些常用的位运算技巧和方法:
检查某一位是否为1:
(mask & (1 << i)) != 0
1 << i
将1左移 i 位,生成一个只有第 i位为1,其余位为0的数。将其与 mask
进行按位与操作,如果结果不为0,则说明第 i 位为1。设置某一位为1:
mask | (1 << i)
1 << i
生成一个只有第 i 位为1的数,与 mask
进行按位或操作,将第 i 位设为1。设置某一位为0:
mask & ~(1 << i)
。1 << i
生成一个只有第 iii 位为1的数,取反后第 i 位为0,其余位为1。将其与 mask
进行按位与操作,将第 i 位设为0。翻转某一位:
mask ^ (1 << i)
1 << i
生成一个只有第 i 位为1的数,与 mask
进行按位异或操作,翻转第 iii 位的值。检查是否有相邻的1:
mask & (mask >> 1)
来判断是否有相邻的1。mask >> 1
将 mask
右移一位,如果原 mask
中有相邻的1,则 mask & (mask >> 1)
的结果不为0。假设有一个包含 n 个城市的旅行商问题,要求旅行商从起点出发,访问每个城市一次并返回起点,使得总路径长度最短。
给定一个 的矩阵 dist
,其中 dist[i][j]
表示城市 i 到城市 j 的距离。要求找到一条从城市0出发,经过所有城市并回到城市0的最短路径。
用一个 n 位的二进制数表示当前经过的城市集合,用 dp[mask][i]
表示当前状态为 mask
并且最后一个访问的城市是 i 的最短路径长度。其中 mask
是一个整数,表示二进制形式的城市访问情况。
对于每一个状态 mask
和城市 i,我们可以通过遍历所有可能的前一个城市 j 来更新 dp[mask][i]
:
其中 mask & ~(1 << i)
表示从 mask
状态中去掉城市 i 的访问记录,j
是在 mask & ~(1 << i)
状态下的最后一个访问城市。
- def tsp(dist):
- n = len(dist)
- dp = [[float('inf')] * n for _ in range(1 << n)]
- dp[1][0] = 0 # 从城市0出发
-
- for mask in range(1 << n):
- for i in range(n):
- if mask & (1 << i): # 城市i已经被访问
- for j in range(n):
- if mask & (1 << j): # 城市j已经被访问
- dp[mask][i] = min(dp[mask][i], dp[mask ^ (1 << i)][j] + dist[j][i])
-
- # 从城市0出发并回到城市0
- final_mask = (1 << n) - 1
- result = min(dp[final_mask][i] + dist[i][0] for i in range(1, n))
-
- return result
-
- # 示例输入
- dist = [
- [0, 10, 15, 20],
- [10, 0, 35, 25],
- [15, 35, 0, 30],
- [20, 25, 30, 0]
- ]
-
- # 调用函数
- print(tsp(dist)) # 输出:80
状态压缩DP是一种高效解决某些组合优化问题的技术,通过使用位运算来表示和操作状态,大大减少了状态空间的大小和复杂度。在理解和应用状态压缩DP时,关键在于正确表示和转移状态。希望通过本文的讲解和例题分析,能帮助读者更好地理解和应用这一算法。
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