一本通例题-生日蛋糕——题解<超强深搜剪枝,从无限到有限>

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显然是道深搜题。由于蛋糕上表面在最底层的半径确认后就确认了,所以搜索时的面积着重看侧面积。

找维度/搜索面临状态/对象:当前体积v,当前外表面面积s,各层的半径r[],各层的高度h[]。

可行性剪枝考虑/找限制、上下界:

   1、考虑当前:当前体积v一定小于总体积N;第i层的半径和高度一定比上一层小(从下往上数层数),同时每次层的高度和半径都>=1(都是正整数)。

   2、更近一步,考虑未来:预处理出蛋糕制作到第i层之后再制作的蛋糕体积最小的情况,如果当前体积+这种情况>N,显然不能做成蛋糕;顶层的h、r要大于等于一,而下面每层都要比上面的大,所以h[i]、r[i]>=m-i+1

最优性剪枝考虑:

   1、考虑当前:当前面积s小于已搜到的答案ans(否则不会更有,回溯)。

   2、更近一步,考虑未来:预处理出蛋糕制作到第i层之后再制作的蛋糕面积最小的情况,如果当前面积积+这种情况>=ans,显然不会更优,回溯。

联系各个维度加强剪枝(简单粗暴的概括:尝试各维度/状态互相表示、将各自的边界融合在一起):

   1(可行性):由N-v>=πr2h ,r>=1,h>=1得r<=sqrt(N-v),h<=(N-v)/r/r(因为最后的Q把π“全包了”,所以可以无视π)(先枚举r,再枚举h)

     2(最优性):利用h与r数组,dep+1到m层的体积可以表示成n-v=∑(k=dep+1,m)h[k]*r[k]*r[k],表面积(不算底面积,因为s先前已经算上了)可以表示成2∑(k=dep+1,m)h[k]*r[k]。因为2∑(k=dep+1,m)h[k]*r[k]=2/r[dep]*∑(k=dep+1,m)h[k]*r[k]*r[dep]>=2/r[dep]*∑(k=dep+1,m)h[k]*r[k]*r[k]=2*(n-v)/r[dep], 所以当s+2*(n-v)/r[dep]>=ans时就回溯。

考虑搜索顺序:为了使搜索树较浅的地方分支少,可从底层向顶层搜索。

上AC注释代码:

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cmath>
 4 
 5 using namespace std;
 6 
 7 int n,m,r[21],h[21],minv[21],mins[21];//层数从下往上数 ,mins仅为侧面积 
 8 int s,v,ans=0x7fffffff;//目前面积、体积,最终答案 
 9 
10 void dfs(int k)//要干第k层 
11 {
12     for(int i=min(r[k-1]-1,(int)sqrt(n-v));i>=m-k+1;i--)//半径r (融合多种剪枝) 
13         for(int j=min(h[k-1]-1,(int)((n-v)/(double)i/i));j>=m-k+1;j--)//高度h (融合多种剪枝) 
14         {
15             if(v+minv[k]>n||s+mins[k]+r[1]*r[1]>=ans||2*(n-v)/(double)r[k-1]+s+r[1]*r[1]>=ans) return;//可行性&最优性剪枝 
16             v+=i*i*j; 
17             s+=2*i*j;
18             r[k]=i;
19             h[k]=j;
20             if(k!=m&&v!=n) dfs(k+1);
21             if(k==m&&v==n) ans=min(ans,s+r[1]*r[1]);
22             v-=i*i*j;
23             s-=2*i*j;
24         } 
25 }
26 
27 int main()
28 {
29     cin>>n>>m;
30     r[0]=0x7fffffff;h[0]=0x7fffffff;
31     for(int i=m;i>=1;i--)//预处理 
32     {
33         minv[i]=minv[i+1]+(m-i+1)*(m-i+1);
34         mins[i]=mins[i+1]+(m-i+1)*2;
35     }
36     dfs(1);
37     if(ans==0x7fffffff) ans=0;//没有解输出0 
38     cout<<ans;
39     return 0;
40 }

小总结:仔细分析性质、找状态维度、分析边界、确认好搜索顺序。

原文地址:https://www.cnblogs.com/InductiveSorting-QYF/p/11014992.html