小樂樂下象棋(記憶化搜尋)

2021-09-05 11:48:29 字數 848 閱讀 6595

小樂樂一天天就知道玩,這一天又想玩象棋。

我們都知道馬走日。

現在給定乙個棋盤,大小是n*m,把棋盤放在第一象限,棋盤的左下角是(0,0),右上角是(n - 1, m - 1);

小樂樂想知道,乙個馬從左下角(0, 0)開始,走了k步之後,剛好走到右上角(n - 1, m - 1)的方案數。

輸入:多組樣例輸入,每組一行,三個整數n, m, k(1 <= n, m, k <= 200),如題目所示。
輸出:輸出答案 mod 1000000007
示例1

複製

4 4 2
複製

2
#include#include#includeusing namespace std;

int dir[8][2]=;

int ei,ej;

const int mod=1e9+7;

const int maxn=2e2+10;

bool vis[maxn][maxn];

typedef long long ll;

ll dp[maxn][maxn][maxn];

int n,m,k;

struct node

node()

};ll dfs(int x,int y,int k1)

ll ans=0;

for(int i=0;i<8;i++) }

dp[x][y][k1]=ans;

return ans;

}int main()

}

小談記憶化搜尋

引言 一般地,動態規劃總要遍歷全部的狀態,而搜尋可排除一些無效狀態,特別是搜尋可進行剪枝,減小空間開銷。如何協調動態規劃的高效率與高消費間的矛盾呢?乙個折中的方法是記憶化搜尋。在求解時,它依然按照自頂向下的順序,只是每求解乙個狀態就將解儲存,以後再遇到這種狀態時,就不必重新求了。演算法競賽寶典 例題...

記憶化搜尋

演算法上依然是搜尋的流程,但是搜尋到的一些解用 動態規劃 的那種思想和模式作一些儲存。一般說來,動態規劃總要遍歷所有的狀態,而搜尋可以排除一些無效狀態。更重要的是搜尋還可以剪枝,可能剪去大量不必要的狀態,因此在空間開銷上往往比動態規劃要低很多。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序,但是每求...

記憶化搜尋

記憶化搜尋 演算法上依然是搜尋的流程,但是搜尋到的一些解用動態規劃的那種思想和模式作一些儲存。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序,但是每求解乙個狀態,就將它的解儲存下來,以後再次遇到這個狀態的時候,就不必重新求解了。例1.題目描述 給從左至右排好隊的小朋友們分糖果,要求 1.每個小朋友都...