【YbtOJ 递推 - 3】数的划分

本文解析了一个算法问题,涉及将整数n分成k份,确保每份不为空且所有方案互不相同。通过递推公式和动态规划的方法求解了不同分法的数量。

数的划分


题目描述

将整数 nnn 分成kkk 份,且每份不能为空,任意两个方案不相同(不考虑顺序)

例如:n=7,k=3n=7,k=3n=7k=3下面三种分法被认为是相同的

1,1,5;1,5,1;1,1,5.1,1,5; 1,5,1; 1,1,5.1,1,5;1,5,1;1,1,5.

问有多少种不同的分法


输入格式

两个整数,n 和 k

输出格式

输出不同的分法数


输入样例

7 3

输出样例

4


样例说明

四种分法为:1,1,5;1,2,4;1,3,3;2,2,31,1,5; 1,2,4; 1,3,3; 2,2,31,1,5;1,2,4;1,3,3;2,2,3

数据范围与提示

对于100100100% 的数据,6<n<=200,2<=k<=66<n<=200,2<=k<=66<n<=200,2<=k<=6


解题思路

f(i,j)f(i,j)f(i,j)表示iii分成jjj份的方案数
就可以得出i<ji<ji<jf(i,j)=0f(i,j)=0f(i,j)=0,i=ji=ji=jf(i,j)=1f(i,j)=1f(i,j)=1
那么就只剩下两种情况了:
一,jjj份里面至少有一份111,方案数就为f(i−1,j−1)f(i - 1,j - 1)f(i1,j1)
二,jjj份里面没有一份111,就要考虑把i−ji-jij分成jjj份,方案数就为f(i−j,j)f(i - j,j)f(ij,j)

程序如下

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

using namespace std;

int n, k, f[10001][10001];

int main()
{
	scanf("%d%d",&n,&k);
	for(int i = 1; i <= n; ++i)
	{
		for(int j = 1; j <= k; ++j)
		{
			if(i < j) f[i][j] = 0;
			else 
			if(i == j) f[i][j] = 1;
			else
			f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + f[i - j][j];
		}
	}
	printf("%d",f[n][k]);
	return 0;
}
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函 适应度函 适应度函由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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