波动数列

问题描述
  观察这个数列:
  1 3 0 2 -1 1 -2 ...

  这个数列中后一项总是比前一项增加2或者减少3。

  栋栋对这种数列很好奇,他想知道长度为 n 和为 s 而且后一项总是比前一项增加a或者减少b的整数数列可能有多少种呢?
输入格式
  输入的第一行包含四个整数 n s a b,含义如前面说述。
输出格式
  输出一行,包含一个整数,表示满足条件的方案数。由于这个数很大,请输出方案数除以100000007的余数。
样例输入
4 10 2 3
样例输出
2
样例说明
  这两个数列分别是2 4 1 3和7 4 1 -2。
数据规模和约定
  对于10%的数据,1<=n<=5,0<=s<=5,1<=a,b<=5;
  对于30%的数据,1<=n<=30,0<=s<=30,1<=a,b<=30;
  对于50%的数据,1<=n<=50,0<=s<=50,1<=a,b<=50;
  对于70%的数据,1<=n<=100,0<=s<=500,1<=a, b<=50;
  对于100%的数据,1<=n<=1000,-1,000,000,000<=s<=1,000,000,000,1<=a, b<=1,000,000。
像这种简单的DP题目一般都有两个特点:
1.长得和搜索题很像,甚至就能用搜索做
2.有一个大的吓人的数据
看清这两点,明确了思路,下面开始进入分析阶段:

1.按照题目要求,最终得到的序列的长度为n,和为s,并且后一项是前一项加a或减b,我们不妨将这个操作封装在一起,记作P操作,即P=(a,-b)。

2.设首项为x,可以得到一个等式x+(x+P)+(x+2P)+...+(x+(n-1)P)=s,将这个式子整理一下,就是nx+P+2P+...+(n-1)P=s,即(s-(P+2P+...+(n-1)P))/n=x。

3.由题意,x肯定是一个整数,并且由于每一个P代表一个a或者一个-b,所以a和b的总数为n*(n-1)/2,也就是说只要确定了a的个数,那么b的个数也就确定了。

4.关键问题是对于一个确定的a的个数,方案不只有一种,而且a的个数肯定是由(1,2,3,...,n-1)这其中的若干项组成的,,我们把这些项看作元素,第i个元素的权值为i于是,下面就开始构造递推方程

5.首先,定义一个数组dp[i][j],表示前i个元素组成和为j的序列的方案数,这里的和j表示的是所有的a的和,很明显当i!=0时dp[i][0]=1,当j!=0时dp[0][j]=0,然后我们要分两种情况讨论
(1)、i>j时,因为每一个元素i权值都是i,所以当元素的个数大于和的时候,第i个元素的权值已经超过了和,所以第i个元素绝对不能使用,即dp[i][j]=dp[i-1][j]。
(2)、i<=j时,第i个元素的权值是小于等于和的,所以可以用,也可以不用,如果不用,那么就是dp[i-1][j],如果用,就是dp[i-1][j-i],这个有点类似于01背包,所以
dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i-1][j-i]。

OK,通过上面的分析,我们得到了递推方程,但还有一个问题,就是空间的问题,题目给出的i的最大值达到1000,相应的j也就是1000^2,我们是不可能开出这么大的数组的,观察递推方程,我们可以看出下一个状态只和前一个状态有关,而且我们实际上只需要最后一个状态即,dp
[j],于是可以使用滚动数组。

先简单说明一下什么叫滚动数组,因为DP的过程就是一个递推的过程,在推导的过程中,数组中的每一个元素或者是前一个状态,或者是后一个状态,但是,当我们并不需要中间状态得到保留的时候,可以使下一个状态覆盖之前的一个状态,这样就可以极大的压缩空间。

回到本题,我们定义dp[2][MAX*MAX],也就是说,后面的状态会把前面的状态覆盖掉。
下面上正确的代码
#include<iostream>
#include<memory.h>
#define Max 1100
#define MOD 100000007
using namespace std;
int F[2][Max*Max];
int e=0;
long long n,s,a,b;
int count=0;
void DP(int elem)
{
int i,j;
memset(F,0,sizeof(F));
F[e][0]=1;
for(i=1;i<n;i++)
{
e=1-e;
for(j=0;j<=i*(i+1)/2;j++)
{
if(i>j)F[e][j]=F[1-e][j];
else
F[e][j]=(F[1-e][j]+F[1-e][j-i])%MOD;
}
}
 } 
 int main()
 {
   cin>>n>>s>>a>>b;
   long long i,t;
   DP(n*(n-1)/2);
   for(int i=0;i<=n*(n-1)/2;i++)
   {
    t=s-i*a+(n*(n-1)/2-i)*b;
    if(t%n==0)
    count=(count+F[e][i])%MOD;
  }
cout<<count<<endl;
return 0;
 }
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
### 蓝桥杯 波动数列 算法题 解法 #### 题目概述 波动数列是一道经典的动态规划问题,主要考察选手对于状态设计以及状态转移的理解能力。该问题的核心在于通过合理的状态定义和高效的转移方程来解决问题。 --- #### 动态规划解法详解 ##### 1. **状态表示** 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 项构成的序列中,第 `i` 项为 `j` 的合法方案总数[^1]。 这里的关键是对状态的设计进行简化,减少不必要的维度以提高效率。 ##### 2. **状态计算(集合划分)** 为了满足题目中的约束条件,可以通过数学推导得出如下转移关系: ```plaintext dp[i][j] = (dp[i-1][c(j - a * i)] + dp[i-1][c(j + b * i)]) % MOD ``` 其中: - `c(x)` 表示对 `n` 取模后的结果; - 特别需要注意的是,在处理负数取模时应确保结果始终为正数[^2]。 上述公式的含义是当前状态可以从上一步两个可能的状态转移而来,即考虑加减两种操作分别对应的不同情况。 ##### 3. **初始化与边界条件** 初始状态下,当只有一项 (`i=1`) 时,每种数值都只有唯一一种可能性,因此可以设置为: ```plaintext dp[1][j] = 1 (对于所有有效的 j) ``` 同时还需要设定合适的范围限制以防止越界访问数组索引超出预定义大小的情况发生。 ##### 4. **优化方向** 由于直接实现可能会面临较高的时间复杂度 O(n*m),针对某些特定参数组合可尝试进一步剪枝或者利用矩阵快速幂加速求解过程[^3]。 --- #### AC代码实例 以下是基于以上分析编写的一个 Python 实现版本: ```python MOD = 10**9 + 7 def solve_wave_sequence(a, b, m, n): # 初始化 DP 数组 dp = [[0]*(m+1) for _ in range(n+1)] # 初始状态 for j in range(m+1): dp[1][j] = 1 # 定义辅助函数用于安全取模 def mod_safe(x, base=m): return ((x % base) + base) % base # 进行动态规划填充 for i in range(2, n+1): for j in range(m+1): prev1 = mod_safe(j - a*i) prev2 = mod_safe(j + b*i) if 0 <= prev1 <= m and 0 <= prev2 <= m: dp[i][j] = (dp[i-1][prev1] + dp[i-1][prev2]) % MOD result = sum(dp[n][j] for j in range(m+1)) % MOD return result # 测试数据输入部分省略... print(solve_wave_sequence(1, 2, 5, 3)) ``` 此代码片段实现了基本的功能需求并兼顾性能考量。 --- #### 注意事项 在实际编码过程中需特别留意以下几个方面: - 输入验证:确保所有变量均处于合理范围内。 - 边缘测试:检查极端情况下程序行为是否符合预期。 - 性能调优:如果发现超时现象,则重新审视算法逻辑是否存在冗余计算环节。 ---
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