考虑这样一个问题:有 $n$ 个物品,体积分别是 $w_1,w_2,\cdots,w_n$,背包容量为 $m$,共有 $n$ 次询问,第 $i$ 次询问要求不选物品 $i$ 时共有多少选法装满背包。
如果对于每个询问依次求 01 背包问题,单次询问需要 $O(nm)$ 的时间,总复杂度 $O(n^2m)$。而退背包能让我们不需要对于每个询问都进行完整的 DP,而是用 $O(m)$ 时间去掉选择了物品 $i$ 的方案数,那么整个过程需要一次 $O(nm)$ 的DP和 $n$ 次 $O(m)$ 的退背包/加背包过程,整体复杂度就降到了 $O(nm)$。
1. 执行一次 01 背包算法过程
for(int j=m;j>=w[i];--j) f[j]+=f[j-w[i]];
2. 对每个物品,将其看作是最后一个加入背包的物品,然后减掉它的方案数
memcpy(g,f,sizeof f); for(int j=w[i];j<=m;++j) g[j]-=g[j-w[i]];
有 $n$ 个物品,体积分别是 $w_1,w_2,\cdots,w_n$,现第 $i$ 个物品丢失,用剩下的 $n-1$ 个物品装满容积为 $x$ 的背包,有几种方法。把答案记为 $cnt(i,x)$,要得到所有 $i\in[1,n],x\in[1,m]$ 的 $cnt(i,x)$ 表格。输出 $n\times m$ 的矩阵,表示 $cnt(i,x)$ 的末位数字。
$1\le n,m\le 2000$。
令 $f[j][0]$ 表示不算消失的物品组成容积为 $j$ 的方案数,即 01 背包问题,令 $f[j][1]$ 表示删掉某个物品后组成容积为 $j$ 的方案数。初始化是 $f[0][0]=f[0][1]=1$,即容积为 0 时方案数为 1
给定一个长度为偶数的由大小写字母组成的字符串 $s$,一个“好”字符串可通过重排字母顺序使得所有相同字母的位置都在 $s$ 的同一半($[1,n/2] or [n/2+1,n]$)来生成。$q$ 个询问,给定一对 $(i,j)$,要求字母 $s[i],s[j]$ 也在 $s$ 的同一半的“好”字符串数量。
注意到询问本质上最多只有 $52^2$ 种可能,则考虑先把所有询问算出来,最后 $O(1)$ 回答询问。