递归算法(求n的加法组合,将一个整数拆分成多个整数相加的形式, O(N)时间,O(N)空间)4.0版

整数划分算法全解析:从递归到动态规划与实战应用 动态规划是解决复杂计算问题的核心算法范式,其核心思想是将大问题分解为重叠子问题,并通过存储子问题的解来避免重复计算,从而显著提升效率。这一原理在组合计数、资源优化等领域具有极高的技术价值,尤其适用于任务调度、投资组合、路径规划等需要枚举或优化组合方案的场景。本文以经典的整数划分问题为具体载体,深入剖析其递推关系与状态转移方程,并详细对比了递归、记忆化搜索及动态规划等多种实现方案。通过结合零钱兑换等高频搜索问题,文章进一步阐释了如何将通用算法思想应用于解决‘组合数’、‘最少完全平方数’等工程实践问题,并探讨了 阅读详情

网上的多种解法比较复杂,本文用递归方法,22行代码搞定。时间和空间复杂度已经降到最低!

第三版:加入创作思路。

这个函数的主要功能就是输出所有组合。既然是输出所有的组合,那就意味着内部有一个遍历所有组合的过程。既然是遍历,而且是O(N)时间,那就说明这个遍历是按照某种输出次序,从“第一个组合”遍历到“最后一个组合”。

如何给组合定义次序呢?举例说明

例1:

3=1+1+1

3=1+2

3=3

上面的例子就说明了次序,即,按照组合中出现数字的从小到大顺序。

定义了次序,剩下的就是如何让程序按照这个程序一个一个的遍历。遍历的过程不会那么完美的一个不重复,当然也会重复,这就涉及到过滤。过滤那些重复的元素,举例说明

例2:

3=1+1+1

3=1+2

3=2+1

3=3

可以看出这个例2中的3=2+1被过滤掉了,并没有输出,这也是必须的,为什么呢?因为3=2+1和之前出现的3=1+2本质上就是一种组合,还要交换一下数字的位置就可以了。而加法自然有交换率。所以就不必输出了。从这里还可以看出来过滤的依据,那就是让一个组合中的所有数字也保持从小到大出现,这样就不会出现3=2+1了,因为2比1大,之前肯定出现过了。这样一来就解决了输出的唯一性

至此,就剩下如递归的进行了。递归的思路是这样的,例如拆分3:

既然

 3=1+后续组合

那么递归也就自然的变成了对“后续组合”进行继续拆分,只要“后续组合“的所有排列找到了,后续组合的每个排列前面加上1这个前缀自然就解决了1作为前缀的所有情况,这样一来就会遍历到

3=1+1+1

3=1+2

由于组合次序的定义可以知道,1作为前缀的情况被遍历完之后,自然就变成了遍历2开头的数字

2开头的数字还需要遍历吗?基于如下事实

n=m1+m2+...+mk, m1<m2<...<mk

第一个数字m1不会超过n/2,因为m1后面的数字要比m1大。所以可以看出,遍历的时候第一个数字最多尝试到n/2.

但是m1最大取n/2是合理的,比如

11=5+6

也就是说拆分的时候总是有拆分成两个数的和的形式,其中n=m1+m2,m1<m2,这样一来m1取n/2就是合适的。

那么下面就是递归程序的实现了。

f(int n,list l,int start)

参数说明:

n:这里n表示要对n进行拆分

l:这里表示子拆分的时候前缀的那些子递增序列,当n被初次拆分的时候,list当然是空的,只有子拆分才会有非空的前缀

start:表示在遍历的时候当前组合的第一个数字,这个数字用来去除重复,参考输出的唯一性



第二版:添加了输出函数和头文件(可直接运行)

附上说明:



//n give the sum of a list,and start give the first number of the list
#include <iostream>
#include <list>
using namespace std;

void print_list(list<int>::const_iterator iter_begin,list<int>::const_iterator iter_end)
{
		for (iter_begin;iter_begin!=iter_end;++iter_begin)
		{
			cout<<*iter_begin<<'+';//输出前缀,最后一个后缀单独输出
		}
}
/*
	这个函数会打印N的所有加法组合
	打印时将重复的组合去掉,只剩下N = m1+m2+m3的形式
	其中m1<=m2<=m3
	N:待打印的数
	list1:临时变量,用于存放动态的子序列
	start:m1开始打印(默认从m1=1开始打印,m1会自动增大到N完成全部打印),如果m1=N,则只打印N本身
*/
void f(int n,list<int>& list1,int start) 
{
	if (n==1)//当函数递归到n=1的时候,说明n已经被拆分成N=m1+m2+...+mk+n的时候了,
	{
		//输出前缀,当然前缀肯定也全部都是1
		print_list(list1.begin(),list1.end());
		//换行
		cout<<1<<endl;
		return;
	} 
	else
	{
		//1+2 和 2+1 认为是同一种情况 ,所以只输出n1+n2+n3+..., n1<=n2<=n3... 
		// 只输出后续组合从start开始的那些组合(1+2)( + 3+3=6)=9
		//(1)
		for (int i=start;i<=n/2;i++) 
		{
			//( + 3+3=6)
			list1.push_back(i); 
			//print 1+f(n-1)   print 2+f(n-2)...
			//每个函数打印它自己的所有子情况,
			//同时借助上层函数遗留的链表作为前缀,
			//有start决定从哪一个数字开始打印

			f(n-i,list1,i); 
			//the loop goto a new number at the end of the list
			//(1+2)                        =9 为进入下一个循环迭代做好准备
			list1.pop_back();   
		}
		//for循环之外的情况,即n自身的输出(当然也要先输出前缀)
		print_list(list1.begin(),list1.end());
		//输出自己,单独输出一行
		cout<<n<<endl;
	}
}
void get(int N)
{
	list<int> list1 ;
	f(N,list1,1);
}
int main( void ) 
{
	get(9);
	return 0;
}


 第一版: 没有输出函数,下面的代码不可运行,直接使用第二版的代码即可。

//n give the sum of a list,and start give the first number of the list
void f(int n,list<int>& list1,int start) 
{
	if (n==1)
	{
		//输出前缀,当然前缀肯定也全部都是1
		print_list(list1.begin(),list1.end());
		//换行
		cout<<1<<endl;
	} 
	else
	{
		//1+2 和 2+1 认为是同一种情况 ,所以只输出n1+n2+n3+..., n1<=n2<=n3... 
		// 只输出后续组合从start开始的那些组合(1+2)( + 3+3=6)=9
		for (int i=start;i<=n/2;i++) 
		{
			//( + 3+3=6)
			list1.push_back(i); 
			//print 1+f(n-1)   print 2+f(n-2)...
			//每个函数打印它自己的所有子情况,
			//同时借助上层函数遗留的链表作为前缀,
			//有start决定从哪一个数字开始打印
			
			f(n-i,list1,i); 
			//the loop goto a new number at the end of the list
			//(1+2)                        =9 为进入下一个循环迭代做好准备
			list1.pop_back();   
		}
		//for循环之外的情况,即n自身的输出(当然也要先输出前缀)
		print_list(list1.begin(),list1.end());
		//输出自己,单独输出一行
		cout<<n<<endl;
	}
}
int main( void ) 
{
	list<int> list1 ;
	f(9,list1,1);
	return 0;
}


 

 输出:f(9,null,1)

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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否则,我们从下标 i 开始搜索,搜索的下标范围是 j∈[i,n),其中 n 为数组 candidates 的长度。否则,我们考虑两种情况,一种是不选当前下标的元素,即递归调用函数 dfs(i+1,s),另一种是选当前下标的元素,即递归调用函数 dfs(i,s−candidates[i])。接下来,我们设计一个函数 dfs(i,s),表示从下标 i 开始搜索,且剩余目标值为 s,其中 i 和 s 都是非负整数,当前搜索路径为 t,答案为 ans。输出: [[2,2,2,2],[2,3,3],[3,5]]

xuxu96 1216

OI-wiki 字符串专题:Main–Lorentz 算法——用分治与 Z 函数在 O(n log n) 时间内找出字符串全部重串

**导读**:给定一个长度为 $n$ 的字符串 $s$,如何找出其中所有"由两个相同子串拼接而成"的重串(tandem repetition)?本文以 OI-wiki 仓库中 [docs/string/main-lorentz.md](https://link.gitcode.com/i/b91ad56decfb849c5170bb065987629b) 为主体,系统讲解 Michael Main

gitblog_00950的博客 854

n皇后算法

n皇后问题是一个经典的组合数学与算法问题,其核心描述如下:在一个n×n的棋盘上,放置n个皇后,使得任意两个皇后之间都不能相互攻击,即任意两个皇后不能处于同一行、同一列或同一斜线上,求所有可能的放置方案,或统计方案总数。最经典的n皇后问题是8皇后问题,由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出,要求在8×8的国际象棋棋盘上放置8个皇后,满足上述约束条件。后续该问题被推广为n皇后问题,其中n为正整数,当n=1时,有1种解决方案;当n=2、n=3时,不存在满足条件的放置方案;

2401_88060344的博客 676

2025-06-05:统计小于 N 的 K 可约简整数。用go语言,给定一个二进制字符串 s,它表示一个整数 n 的二进制形式。 同时给定一个整数 k。 定义操作:对一个整数 x,令 x 变为其二进制

预处理f数组计算每个数的操作次数。使用数位动态规划统计满足“1”的个数为i的数的个数。累加所有f[i] <= k的数的个数。。

福大大架构师每日一题 1004

AlgoNote 算法通关手册:LeetCode 0066「加一」数组模拟加法题解

本篇技术指南以「算法通关手册」(AlgoNote)仓库中 LeetCode 0066「加一」(Plus One)的题解文档为核心,完整讲解基于数组模拟加法运算的思路、可运行的 Python 代码与复杂度分析,并结合仓库源码补充数组底层原理、进位细节与同类变体题(如链表加一)的延伸解法,帮助读者掌握大数加一这类"数组模拟竖式运算"题型的通用套路。 ## 题目信息与核心考点 - **题目编号**:

gitblog_02356的博客 656

递归与回溯算法实战:有效括号组合生成

递归与回溯是算法设计中的核心思想,通过分解问题为子问题并探索所有可能解的空间。在组合生成类问题中,这种技术尤为重要,如生成有效括号组合这一经典问题。有效括号需要满足左右括号数量相等且在任何位置左括号不少于右括号,这类问题在编译器设计、语法分析等场景有实际应用。通过递归回溯或动态规划解法,可以系统性地生成所有有效组合。算法优化中,字符串操作性能、递归深度控制等工程实践技巧能显著提升效率。理解这类问题的解法,不仅有助于技术面试准备,更能培养解决复杂组合问题的思维能力。

weixin_30444111的博客 20

n皇后问题的 C++ 回溯算法教学攻略

N皇后问题采用回溯算法解决,要求在n×n棋盘上放置n个互不攻击的皇后(不能同行、同列或同对角线)。该实现使用递归方式逐行放置皇后,通过检查列和对角线冲突确保合法性。当找到合法解时存储列号(从1开始计数),最后输出所有解和总数。时间复杂度为O(n!),空间复杂度O(n)。示例输入4时输出两种解:2 4 1 3和3 1 4 2。该算法展现了回溯法解决组合问题的典型思路。

iceslime的博客 490
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