1044 栈

该博客讨论了如何使用栈来模拟表达式求解,重点在于理解和运用递归算法解决此类问题。作者通过定义f[i][j]数组来表示不同状态下的方案数,并给出了递推公式。博客中提到,该问题是一个基础的计算机科学概念,主要涉及栈操作和递归,适合初学者巩固基础。

1044 栈

这个题早就弄过,就是用来模拟栈,貌似是在去年的时候做的,还有就是自己比较薄弱的地方就是用栈来模拟表达式,一会再训练一下
输入栈的个数,然后输出合法的出栈序列
这个题很基础,很基础很基础的,定义f[i][j]数组i表示待入栈的元素和待出栈的元素,所以列出来的递推式,就是
f[i][j]=f[i][j-1]+f[i-1][j+1]
这个式子的含义,当前的这个元素入栈的方案数加上这个元素不入栈的最大方案数
也就是两个选择,通过选择来列举方程式子’,两个选择是啥,出去或者不出去

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,f[30][30];
long long dfs(int x,int y)//一个是入栈,一个是出栈 
{
	if(f[x][y]!=0) return f[x][y];//表示已经
	if(x==0) return 1;//表示一种答案 
	if(y>0) f[x][y]+=dfs(x,y-1);
	f[x][y]+=dfs(x-1,y+1);// 
}
int main()
{
	cin>>n;
	cout<<dfs(n,0)<<endl;
	return 0;
}
<think>好的,我现在需要解决用户关于NOIP2003普及组P1044题目的使用方法和解题思路的问题。首先,我需要回忆一下这个问题的大致内容。题目应该涉及到通过操作可能得到的输出序列的数量,这通常和卡特兰数有关。根据用户提供的引用[4],里面提到的是卡特兰数的递推公式,即a[n] = ∑a[l] * a[n-1-l],这应该就是解题的关键。 接下来,我需要确认用户的需求。用户可能希望了解如何通过动态规划或递归的方法来计算可能的输出序列数目,以及可能的代码实现。根据引用[4]中的内容,解法1使用了卡特兰数的递推公式,而解法2是二维递推。因此,我应该详细解释这两种思路,并给出相应的代码示例。 首先,我需要解释问题模型。的输入顺序是固定的,比如1,2,...,n,经过操作后有多少种不同的输出顺序。这个问题确实对应卡特兰数,所以可以介绍卡特兰数的定义和应用场景。然后,动态规划的思路是定义一个数组dp,其中dp[i]表示i个元素通过能产生的序列数。根据递推关系,dp[n] = sum_{k=0}^{n-1} dp[k] * dp[n-1 -k},这其实就是卡特兰数的递推式。 另外,用户可能需要代码实现,比如递归或者动态规划的版本。递归虽然直观,但会有重复计算,所以更高效的是动态规划,用数组保存中间结果。代码方面,可以用一个数组dp,初始化dp[0]=1,然后逐步计算每个dp[i]。同时,用户可能也会想知道二维递推的方法,比如使用二维数组dp[i][j]表示内有i个元素,已经出j个时的可能数目,然后状态转移方程是dp[i][j] = dp[i-1][j](入) + dp[i][j-1](出)。 需要注意的是,代码部分要符合Python语法,并且正确实现递推关系。同时,引用[4]中的内容提到每个位置l的种类数是a[l]*a[r],所以需要确保代码中的循环和乘积正确。 最后,生成相关问题的时候,可以围绕卡特兰数的应用、动态规划的其他应用、的操作规律等展开。确保问题与题目相关,帮助用户进一步理解相关知识。</think># NOIP2003普及组P1044 解题思路 ### 问题分析 给定一个输入序列$1,2,...,n$,通过操作生成输出序列,求所有可能的输出序列数量。该问题等价于计算**卡特兰数**,递推公式为: $$a[n] = \sum_{l=0}^{n-1}a[l] \cdot a[n-1-l]$$ ### 解法1:一维动态规划(卡特兰数) 1. **状态定义** 定义$dp[i]$表示$i$个元素通过能生成的序列种数。 2. **递推关系** 对于$n$个元素,假设最后一个出的是第$k$个元素: - 前$k-1$个元素有$dp[k-1]$种排列 - 后$n-k$个元素有$dp[n-k]$种排列 总数为: $$dp[n] = \sum_{k=1}^{n} dp[k-1] \cdot dp[n-k]$$ 3. **代码实现** ```python n = int(input()) dp = [0] * (n+1) dp[0] = 1 # 空的情况 for i in range(1, n+1): for k in range(i): dp[i] += dp[k] * dp[i-1 -k] print(dp[n]) ``` ### 解法2:二维动态规划(操作过程模拟) 1. **状态定义** 定义$dp[i][j]$表示**内有$i$个元素,已出$j$个元素**时的方案数。 2. **状态转移** - **入操作**:若未满($i>0$),则$dp[i][j] += dp[i-1][j]$ - **出操作**:若非空($j>0$),则$dp[i][j] += dp[i+1][j-1]$ 3. **代码实现** ```python n = int(input()) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] dp[0][0] = 1 # 初始状态:0个入,0个出 for j in range(n+1): # 已出数量 for i in range(n+1): # 内数量 if i >= 1: # 入 dp[i][j] += dp[i-1][j] if j >= 1 and i+1 <= n: # 出 dp[i][j] += dp[i+1][j-1] print(dp[0][n]) # 最终状态:0个在内,n个已出 ``` ### 复杂度对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |------|-----------|------------| | 一维DP | $O(n^2)$ | $O(n)$ | | 二维DP | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | ---
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