Algorithm 任务分配的动态规划算法

我正在努力解决这个问题。我试图通过简单的递归来解决这个问题，但是对于大型案例来说，它所花费的时间是巨大的，我想通过编写一个动态编程算法来改进它

有

n

给定的学生和

n

给定的任务。每个学生都由长度为n的

1d数组表示，数组长度为
0
s和
1
s
A[i]==0
表示该学生无法完成
i
的第项任务，
A[i]==1
表示该学生可以完成
i
的第项任务。目标是确定有多少种不同的方式以一种方式分配任务给学生，所有任务都可以完成，单个学生只完成一项任务

我将非常感谢任何关于如何用动态规划方法处理这个问题的提示。
您的问题看起来确实像是一个二部图（图论）的匹配问题，其中学生是一个节点，任务是另一个节点（来自另一个集合）。边表示它们之间的兼容性。我没有任何解决方案，但你们可以找到一些关于匹配问题和动态规划的好东西
 
cin>>n；
    cin>>n;
    int a[n+1][n+1];
    for(i=1;i<=n;i++)
        for(j=1;j<=n;j++){
            cin>>a[i][j];
        }
    int dp[(1<<n)];
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    dp[0]=1;
    for(mask=1;mask<(1<<n);mask++){
        x=getbits(mask);
            for(i=0;i<n;i++)
                if(mask & (1<<i) && a[x][i+1]){
                    dp[mask]+=dp[mask^(1<<i)];
            }
    }
    cout<<dp[(1<<n)-1];

INTA[n+1][n+1]；
对于（i=1；ia[i][j]；
}
int dp[（1输入输出示例以获得更清晰的解释？输入的界限是什么？如果您给出递归解决方案，我相信将其转换为dp解决方案将非常简单？
    dp[mask]+=dp[mask^(1<<i)];