之前我們在討論的dp形式當中， 大多數是對整數的動態規劃， 然而對於集合而言呢 ? 我們使用 dfs 嗎， 看起來也可以， 但是加上dp記憶 陣列的 動態規劃效率更高；
那麼進一步討論， 我們如何表示集合元素是否被使用的狀態呢 ？ 是通過康拓展開， next_permutation 嗎？？？ 這個是全排列， 是有些重複的， 在 dfs bfs 當中有一些涉及， 但是我們為什麼不把集合當中的選中與不選中當成兩種狀態呢？ 那麼我們可以使用乙個數字， 他的二進位制編碼對應的 0 1來表示集合當中的元素是否被使用了！！
那麼我們就來看挑戰當中的旅行商問題， 對此筆者會加一些便於理解的解析：
首先我們明確： 這裡面的 dp[s][v] 指的是 現在已經訪問過的頂點的集合是s, 當前所在的頂點是 v，由點 v 出發，訪問剩餘的所有頂點， 最終回到頂點 0 所需要的權重最小值
那麼我們就知道 dp [v] [0] = 0; v 表示的是所有的頂點集合；
那麼dp 陣列元素之間聯絡的關係呢？ dp[s] [v] = min , 其中 u 不屬於s；
所以說，就產生了以下的**
狀態壓縮DP
首先，我們以一道狀壓經典題tsp來引入。tsp問題 一張圖上有n個點，給定相應的鄰接矩陣，需要求出從0號節點出發，經過且只經過每個頂點一次，最後仍回到0號節點的最小邊權。思路 假設現在已訪問過的頂點集合 起點0當作還未訪問過的頂點 為s,當前所在頂點為v,用dp s v 表示從v出發訪問剩餘的所有頂...
狀態壓縮DP
theme 給定乙個n m的玉公尺田，1 n,m 12。值為0表示不能在該塊種草，為1表示可以。現在要在其上中若干草地，要求任意草地間不相鄰 沒有公共邊 問不考慮草地個數的情況下，有多少種種植的方案？solution 用dp。又範圍很小，所以考慮狀態壓縮dp，另dp i j 表示從前i行種植，最後一...
狀態壓縮DP
總結狀壓dp轉移的方法 若某個狀態下可以對下 1.按二進位制讀入資料 2.列舉所有方案，如果合理 一行中沒有兩兩相鄰的 就儲存 i i 1 3.因為每一層的狀態只受上一層影響，因此迴圈兩次所有合理方案，為每乙個方案找到一系列下一層合理方案 4.遍歷每一行，並遍歷每一行的所有合理方案，若與預處理不矛盾...