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  • 垒骰子|2015年蓝桥杯B组题解析第九题-fishers

    垒骰子

    赌圣atm晚年迷恋上了垒骰子,就是把骰子一个垒在另一个上边,不能歪歪扭扭,要垒成方柱体。
    经过长期观察,atm 发现了稳定骰子的奥秘:有些数字的面贴着会互相排斥!
    我们先来规范一下骰子:1 的对面是 4,2 的对面是 5,3 的对面是 6。
    假设有 m 组互斥现象,每组中的那两个数字的面紧贴在一起,骰子就不能稳定的垒起来。
    atm想计算一下有多少种不同的可能的垒骰子方式。
    两种垒骰子方式相同,当且仅当这两种方式中对应高度的骰子的对应数字的朝向都相同。
    由于方案数可能过多,请输出模 10^9 + 7 的结果。

    不要小看了 atm 的骰子数量哦~

    「输入格式」
    第一行两个整数 n m
    n表示骰子数目
    接下来 m 行,每行两个整数 a b ,表示 a 和 b 数字不能紧贴在一起。

    「输出格式」
    一行一个数,表示答案模 10^9 + 7 的结果。

    「样例输入」
    2 1
    1 2

    「样例输出」
    544

    「数据范围」
    对于 30% 的数据:n <= 5
    对于 60% 的数据:n <= 100
    对于 100% 的数据:0 < n <= 10^9, m <= 36

    资源约定:
    峰值内存消耗 < 256M
    CPU消耗 < 2000ms

    请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。

    所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。

    注意: main函数需要返回0
    注意: 只使用ANSI C/ANSI C++ 标准,不要调用依赖于编译环境或操作系统的特殊函数。
    注意: 所有依赖的函数必须明确地在源文件中 #include , 不能通过工程设置而省略常用头文件。

    提交时,注意选择所期望的编译器类型。

    思路一:动态规划DP + 滚动数组

    用动态规划来解. Dp[ i ][ j ]表示高度为 i , 顶面点数为 j 的方案数, 那么Dp[ i ][ j ] 就等于 i-1 高度时所有与j的反面无冲突的方案数累加. 最后的总方案数还要乘以(4^i), 因为每一个骰子可以4面转嘛. 由于每一层的规划只与前一层有关, 所以可以采用滚动数组, 不然内存会超标...直接看代码吧!

    代码一:

    #include <iostream>
    using namespace std;
     
    // ...冲突记录: Compact[i][j]=false代表点数为i的面与点数为j的面存在冲突 
    bool Compact[7][7];					
     
    // ...Parner[i]=j代表 点数为i的面 的对立面点数为j	
    const int Parner[7]={ 0,4,5,6,1,2,3 }; 
    const long long MOD = 1000000007;
     
    int main(int argc, char** argv) 
    {
    	long long  N; // 骰子高度
    	int M; // 冲突组数
    	int s1,s2; 
    	cin >> N >> M;
    	//初始化骰子没有冲突 
    	for( int i = 0; i < 7; ++i)
    		for( int j = 0; j < 7;++j)
    			Compact[i][j]=true;
    			
    	//记录骰子存在的两面冲突 
    	for( int i = 0; i < M; ++i ) {
    		cin >> s1 >> s2;
    		// ...点数为s1的面与点数为s2的面存在冲突 
    		Compact[s1][s2] = Compact[s2][s1] = false;	
    	}
    	long long dp[2][7]; // 滚动数组
    	long long C = 4;
    	int e = 0;			// 滚动标志
    	for( int i = 1; i < 7; ++i ) 
    		dp[e][i] = 1;
    	
    	// dp[i][j]代表高度为i的,顶面点数为j的叠骰子方案数
    	// 在这里忽略每个骰子可以四面转向的情况, 把该情况留到最后乘上去就可以了 
    	int j,k;
    	for( long long i = 2; i <= N; ++i ){
    		e = 1-e;	// ...滚动处理 (0,1交替) 
    		C = (C*4)%MOD; //计算4^n次方:每次循环乘以4 
    		//下面两层循环表示:当前第i层顶面为j的方案数是下面一层6个面分别朝顶的方案数的总和 
    		for( j = 1; j < 7; ++j ){
    			dp[e][j] = 0;
    			for( k = 1; k < 7; ++k)
    				if( Compact[ Parner[j] ][k] )
    					dp[e][j] += dp[1-e][k]; //dp[0][j] 与 dp[1][j]相邻递推关系 
    			dp[e][j]%=MOD;
    		}
    		
    	}
    	int sum=0;
    	//计算总数:总数就等于最上面一层骰子所递推来的6个面方案综合 
    	for( int i = 1; i < 7; ++i)
    		sum = (sum+dp[e][i])%MOD;
    	sum = (sum*C)%MOD;//骰子可以4个面转动 所以乘以4^n 就是乘以c 
    	cout << sum;
    	return 0;
    }
    
    

    思路二:矩阵快速幂,转载 至:i逆天耗子丶

    代码二:

    #include<bits/stdc++.h>
    #define ag(x) ((x)>3?(x)-3:(x)+3)
    using namespace std;
    typedef long long ll;
    ll mod=1e9+7; 
    
    struct matrix{
    	int n,m;
    	ll s[10][10];
    };
    
    //对A的初始化修改成 初始化为4,因为骰子四个面可以互相转动,需要最终乘以4或者初始化为4 
    matrix Aunit(matrix A){
    	for(int i=0;i<6;i++){
    		for(int j=0;j<6;j++){
    			A.s[i][j]=4;
    		}
    	}
    	return A;
    }
    
    //返回一个单位矩阵 
    matrix unit(matrix A){
    	matrix re;
    	re.n=A.n;re.m=A.m;
    	for(int i=0;i<re.n;i++){
    		for(int j=0;j<re.m;j++){
    			if(i==j)re.s[i][j]=1;
    			else re.s[i][j]=0;
    		}
    	}
    	return re;
    }
    
    //两个矩阵相乘 
    matrix mix(matrix A,matrix B){
    	matrix re;re.n=A.n;re.m=B.m;
    	for(int i=0;i<re.n;i++){
    		for(int j=0;j<re.m;j++){
    			re.s[i][j]=0;
    			for(int k=0;k<A.m;k++){
    			    re.s[i][j]+=A.s[i][k]*B.s[k][j]%mod;
    			    re.s[i][j]%=mod;
    			}
    		}
    	}
    	return re;
    }
    
    //快速求 矩阵A的b次方 
    matrix dpow(matrix A,ll b){
        matrix re;
    	re=unit(A);
    	while(b){
    		if(b&1)re=mix(re,A);
    		A=mix(A,A);
    		b>>=1;
    	}
    	return re;
    }
    
    int main(){
    	ll n,m;
        scanf("%lld%lld",&n,&m);
        matrix A;A.n=6;A.m=6;
    	A=Aunit(A); //初始化矩阵A,表示冲突矩阵 
    	int ip1,ip2;
    	//设置冲突矩阵的冲突面(两两对应) 
    	while(m--){
    		scanf("%d%d",&ip1,&ip2);
    		A.s[ip2-1][ag(ip1)-1]=0;
    		A.s[ip1-1][ag(ip2)-1]=0;
    	}
    	
    	matrix p;p.n=1;p.m=6;
    	for(int j=0;j<6;j++)p.s[0][j]=4;
    	A=dpow(A,n-1); //求A矩阵的n-1次方 
        p=mix(p,A); //最后算A^n-1矩阵 * p矩阵,(p就是高度为1的第一个矩阵对应dp[1]) 
        ll ans=0;
        for(int j=0;j<6;j++)ans=(ans+p.s[0][j])%mod;
    	printf("%lld
    ",ans);
    	return 0;
    }
    
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    wuti
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fisherss/p/10300832.html
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