CodeForces 687C The Values You Can Make

dp[i][j]表示i可以构成j则为true:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn = 1000 + 7;
int n, k;
bool dp[maxn][maxn];
int main() {
	scanf("%d%d", &n, &k);
	memset(dp, 0, sizeof(dp));
	dp[0][0] = true;
	while(n--) {
		int t; scanf("%d", &t);
		for(int i = k; i >= 0; --i) {
			for(int j = 0; j <= k; ++j) {
				if(dp[i][j]) dp[i+t][j] = dp[i+t][j+t] = true;
			}
		}
	}
	int j = 0, a[maxn];
	for(int i = 0; i <= k; ++i) if(dp[k][i]) a[j++] = i;
	printf("%d\n", j);
	for(int i = 0; i < j; ++i) {
		if(!i) printf("%d", a[i]);
		else printf(" %d", a[i]);
	}
	printf("\n");
}


关于Codeforces上的问题'Trail',目前提供的参考资料中并未直接提及该问题的具体解法或讨论[^1]。然而,在处理类似平台上的编程挑战时,通常会遵循特定的方法论来解决问题。 对于未具体描述的问题'Trail',假设这是一个涉及路径遍历或是图结构中的轨迹计算等问题,一般解决方案可能涉及到深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或者是动态规划等技术。这些方法能够有效地探索所有可能性并找到最优解。 考虑到Codeforces平台上许多问题的特点,解决这类题目往往还需要注意边界条件以及输入数据范围的影响。编写代码前应仔细阅读题目说明,确保理解所有的约束条件和特殊案例。 下面是一个简单的Python实现例子,用于展示如何通过深度优先搜索算法在一个假定的网格环境中寻找从起点到终点的有效路径: ```python def dfs(grid, start, end): rows, cols = len(grid), len(grid[0]) visited = set() def explore(r, c): if (r < 0 or r >= rows or c < 0 or c >= cols or grid[r][c] == '#' or (r,c) in visited): return False if (r, c) == end: return True visited.add((r, c)) directions = [(0, 1), (1, 0), (-1, 0), (0, -1)] for dr, dc in directions: next_r, next_c = r + dr, c + dc if explore(next_r, next_c): return True return False return explore(*start) # Example usage with a simple maze represented as a list of strings. maze = [ '..#.##', '#...#.', '#####.' ] print(dfs(maze, (0, 0), (2, 5))) # Output should be True based on this example layout. ``` 此段代码展示了利用递归方式执行深度优先搜索的过程,适用于某些类型的‘Trail’类问题。当然实际应用中还需根据具体的题目要求调整逻辑细节。
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