多重集组合数DP

挑战程序设计竞赛上的例题。

题意:

有n种物品,每种有x[i]个,相同的物品不相互区分,从里面拿m个物品的方法数模M的余数.

分析:
考虑第i种物品拿没拿
没拿:dp[i-1][j]
拿了:dp[i][j-1]
但是dp[i][j-1]包含了拿第i种物品x[i]+1个的可能,所以要减去dp[i-1][j-x[i]-1]
状态转移:
dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-x[i]-1]

代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#define M 10005
using namespace std;
const int maxn = 1005;
int x[maxn],dp[maxn][maxn];//dp[i][j]表示前i种物品,一共拿了j个物品的方法数
int main()
{
    int n,m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&x[i]);
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(int i=0;i<=n;i++)
        dp[i][0]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
      for(int j=1;j<=m;j++)
      {
         if(j-x[i]-1>=0) dp[i][j]=(dp[i-1][j]+dp[i][j-1]-dp[i-1][j-x[i]-1]+M)%M;//避免出现负数
         else dp[i][j]=(dp[i-1][j]+dp[i][j-1])%M;
      }
    cout<<dp[n][m]<<endl;
    return 0;
}
组合数类的问题经常用到dp。

<think>首先,用户的问题是关于计算将一个数 n 分解为质数和的方案数,使用递归方法。他们想要不同方案的数量。 关键点是:分解为质数和,方案数,递归实现。 我需要回想一下,这是一个经典的动态规划问题,类似于硬币找零问题,但硬币是质数。所以,我可以参考硬币找零问题的递归方法,但硬币集是无限的,并且硬币是质数。 在硬币找零问题中,给定一个目标金额和一组硬币面值,计算有多少种方式可以组成该金额。这里,硬币面值是所有质数,并且硬币数量无限。 所以,问题转化为:给定 n,计算将 n 表示为一系列质数之和的方式数。顺序是否重要?用户说“分解为质数和”,在数论中,通常顺序不同被视为相同方案,除非指定顺序相关。但用户说“不同方案数量”,我需要澄清。 在标准分解中,如分区问题,顺序无关,所以 2+3 和 3+2 被视为相同。但用户提到“递归方法”,并参考了硬币找零,硬币找零通常考虑顺序不同为不同方案,因为它是组合问题。 用户说“分解为质数和的方案数”,在上下文中,可能顺序无关。但让我检查引用。 引用中提到了互质、质因数分解等,但没有直接相关。引用[4]是关于组合数,但无关。 用户说:“我想计算将一个数n分解为质数和的方案数(递归方法)” 在编程中,递归方法通常用于计算分区或组合。 标准方法是使用动态规划,其中 dp[i] 表示组成金额 i 的方式数。 但用户要求递归,所以可能是递归函数。 递归方法可能效率低,但可以工作。 首先,我需要生成所有质数小于或等于 n,因为只有质数可以用于和。 然后,问题类似于无限硬币的找零问题。 定义:设 ways(n) 是表示 n 为质数之和的方式数。 如果顺序无关,那么它是无序和,即分区问题但只允许质数。 在分区问题中,通常顺序无关。 但在硬币找零中,如果硬币有不同面值,且顺序无关,那么它需要避免重复计数。 例如,对于 n=5,质数有 2,3,5。 方式:5(自身),2+3。 所以两种方式。 如果顺序相关,则 5, 2+3, 3+2,三种方式。 但用户说“分解为质数和”,在数学中,通常是无序的,所以 2+3 和 3+2 相同。 此外,在递归实现中,我们需要设计以避免重复。 标准方法是使用动态规划,其中 dp[i] 是方式数,然后对于每个质数 p,更新 dp[i] += dp[i-p] 对于 i >= p。 但这种方式下,顺序是相关的,因为 dp[i-p] 包括所有序列,添加 p 后顺序不同。 例如,n=5,dp[0]=1(空和),然后 dp[2] += dp[0] =1(方式:2),dp[3] += dp[0]=1(方式:3),dp[5] += dp[0]=1(方式:5),然后 dp[5] += dp[3](因为5-2=3,但2是质数),所以 dp[5] += dp[3]=1,即2+3?但dp[3]是3,添加2成为2+3,但顺序是先2后3?在dp中,顺序是隐含的。 在动态规划中,当计算 dp[i] = sum over p of dp[i-p],它计算的是有序序列的数量,因为每个序列的顺序是固定的。 例如,对于 n=4,质数 2,3。 dp[0]=1 dp[2] = dp[0] =1(只有 2) dp[3] = dp[0] =1(只有 3) dp[4] = dp[4-2] + dp[4-3]?但4-3=1,1不是质数,所以只有 dp[2] =1,所以 dp[4]=1(2+2) 但方式:2+2,和 4 本身?4 不是质数,所以只有 2+2。 n=5:dp[5] = dp[5-2] + dp[5-3] + dp[5-5] = dp[3] + dp[2] + dp[0] =1 +1 +1=3,即 2+3, 3+2, 5。 所以三种方式,但无序只有两种:{5}, {2,3}。 所以 dp 方法计算有序方式数。 但用户可能想要无序方式数,即分区。 在分区中,只允许质数,所以是质数分区的数量。 对于质数分区,没有简单的递归公式,但我们可以使用生成函数或动态规划,其中我们强制顺序以避免重复,例如只考虑非递减序列。 在递归中,我们可以设计一个函数,其中我们选择质数,并递归在剩余部分,但强制质数不递减,以避免重复计数。 例如,定义 part(n, min) 表示将 n 分解为质数之和且每个质数 >= min 的方式数。 然后 part(n, min) = sum over p prime, p>=min, p<=n of part(n-p, p) 基本情形:如果 n=0,返回 1(空和);如果 n<0,返回 0;如果 n>0 且没有质数,返回 0。 min 从 2 开始。 例如,n=5,part(5,2) = part(5-2,2) + part(5-3,3) + part(5-5,5) = part(3,2) + part(2,3) + part(0,5) part(3,2) = part(3-2,2) + part(3-3,3) = part(1,2) + part(0,3) part(1,2):1<2 且大于0,无质数,返回 0?1 不是质数,且没有质数可以选,所以 0。 part(0,3)=1 所以 part(3,2) = 0 + 1 =1?但 part(3,2):质数 >=2,<=3,有 2 和 3。 选择 p=2:n-p=1,part(1,2):1>0,min=2,质数 >=2,但最小质数 2>1,所以无法选择,返回 0。 选择 p=3:n-p=0,part(0,3)=1。 所以 part(3,2)=1(只有 3) 类似地,part(2,3):min=3,n=2<3,且 2<min,无法选择,返回 0?但应该有方式 2 本身?问题:当 min>n 时,如果 n=0 则 1,否则 0。 标准处理:如果 n=0,返回 1;如果 n<0,返回 0;否则,对于每个 p>=min, p<=n 的质数,递归 part(n-p,p)。 在 part(2,3):n=2,min=3,p>=3>2,没有 p 满足 p<=n,所以返回 0。 但 2 本身是质数,应该被包括。问题在于 min 设置太高。 在初始调用中,min 应该是最小质数,比如 2。 对于 n=2,part(2,2) = 选择 p=2:part(2-2,2)=part(0,2)=1 没有其他 p,所以 1。 对于 n=3,part(3,2) = p=2:part(1,2);p=3:part(0,3)=1 part(1,2):n=1,min=2,p>=2>1,没有 p,返回 0。 所以 part(3,2)=0 +1=1(只有 3) n=4:part(4,2) = p=2:part(2,2);p=3:part(1,3) part(2,2)=1(如上) part(1,3):n=1<min=3,返回 0 所以 part(4,2)=1(2+2) n=5:part(5,2) = p=2:part(3,2);p=3:part(2,3);p=5:part(0,5) part(3,2)=1(3) part(2,3):n=2<min=3,返回 0?但 2<3,且没有 p,返回 0 part(0,5)=1 所以 part(5,2)=1 + 0 +1=2,即 {5}, {2,3},正确。 好的。 现在,在递归中,我们需要质数列表。 在实现中,我们需要一个函数来检查质数或生成质数列表。 用户要求递归方法。 所以,在代码中,我可以写一个递归函数,它依赖于一个质数检查函数。 首先,我需要一个辅助函数来检查一个数是否是质数。 或者,预先计算质数列表,但 n 可能很大,但递归可能效率低,不过对于小 n 可以工作。 用户没有指定 n 的范围,但既然递归,可能 n 较小。 现在,对于方案数,我们需要计算方式数,而不是列出它们。 在递归中,如上所述。 定义函数:def partition_prime(n, min_p=2) 其中 min_p 是当前最小可选的质数。 然后,如果 n == 0: return 1 如果 n < 0: return 0 否则,ways = 0 对于每个质数 p >= min_p 且 p <= n: ways += partition_prime(n-p, p) 返回 ways 但需要遍历质数。 在代码中,我需要一个方法获取质数列表,或动态检查。 由于 n 在递归中减小,我可以遍历所有整数 >= min_p,但只选择质数。 但那样效率低,因为很多不是质数。 最好有一个质数列表。 我可以生成所有小于等于 n 的质数,但递归中 n 变化,所以最好有一个全局质数列表,或使用质数检查。 在 Python 中,我可以写一个 is_prime 函数。 但为了效率,对于大 n,递归深度可能太大,但用户要求递归,所以先实现。 现在,在代码中,我需要处理 min_p。 在初始调用时,min_p=2。 另外,对于 n 本身,如果 n 是质数,它会被包括在 p=n 时,part(n-p)=part(0)=1。 在递归中,当选择 p,然后递归 n-p,且 min_p=p,确保非递减。 现在,对于 n=1,没有质数和,因为 1 不是质数,且没有其他方式,所以应为 0。 在函数中:n=1,min_p=2,p>=2>1,没有 p,返回 0。 n=0,空和,返回 1。 n=2,返回 1,正确。 n=3,返回 1(3) n=4,返回 1(2+2) n=5,返回 2(5;2+3) n=6:质数 2,3,5 part(6,2) = p=2: part(4,2);p=3: part(3,3);p=5: part(1,5) part(4,2)=1(2+2) part(3,3):min_p=3,p=3: part(0,3)=1 part(1,5):0 所以 1 + 1 + 0 =2?但方式:3+3,2+2+2,还有 2+4?但 4 不是质数,所以只有 2+2+2 和 3+3。2+2+2 是一种方式,3+3 是另一种,还有 6 本身?6 不是质数。所以两种方式:{2,2,2}, {3,3}。 但 2+4 无效,因为 4 不是质数。 所以是 2 种方式,正确。 n=7:质数 2,3,5,7 part(7,2) = p=2: part(5,2);p=3: part(4,3);p=5: part(2,5);p=7: part(0,7) part(5,2)=2(5;2+3) part(4,3):min_p=3,n=4,p>=3,p=3: part(1,3)=0(因为 n=1<3);p=4 不是质数;所以只有 p=3?但 part(4-3,3)=part(1,3)=0,所以返回 0?但应该有方式?4 本身不是质数,且没有其他组合?例如 3+1,但 1 不是质数。所以确实,没有方式以 min_p=3 组成 4。 但整体,part(7,2) 中,p=3: part(4,3)=0 p=5: part(2,5):n=2<min_p=5,返回 0 p=7: part(0,7)=1 p=2: part(5,2)=2 所以 2 + 0 + 0 + 1 =3 方式:2+2+3(来自 part(5,2) 的 2+3,但 part(5,2) 给出 {5}, {2,3},所以添加 2 成为 2+5 和 2+2+3?但 2+5 是 {2,5},2+2+3 是 {2,2,3},还有 p=7 的 {7}。 所以 {7}, {2,5}, {2,2,3},三种方式,正确。{3,2,2} 相同,所以无序。 好的。 在代码中,我需要实现这个递归。 但用户要求“递归方法”,所以可能写一个函数。 现在,在实现中,我需要一个 is_prime 函数。 在 Python 中,我可以定义: def is_prime(k): if k < 2: return False for i in range(2, int(k**0.5)+1): if k % i == 0: return False return True 然后定义递归函数。 但注意,在递归中,我们多次检查相同数字,但可以接受。 为了效率,可以记忆化,但用户没有指定。 现在,对于初始调用,min_p=2。 在代码中,我可以写: def partition_prime(n, min_p=2): if n == 0: return 1 if n < 0: return 0 count = 0 p = min_p while p <= n: if is_prime(p): count += partition_prime(n - p, p) p += 1 return count 但 p 从 min_p 开始,递增直到 n。 这应该可以工作。 但效率:对于大 n,很多迭代,且递归深。 但既然用户要求递归,就这样。 注意:当 min_p > n 时,循环不执行,返回 0,正确,因为没有质数可选。 例如 n=1, min_p=2>1,循环跳过,返回 0。 n=0,处理在基础情况。 现在,测试:n=2,min_p=2,p=2 是质数,count += partition_prime(0,2)=1,p=3>2,结束,返回 1。 n=3,p=2 是质数,count += part(1,2);part(1,2):p 从 2 开始,2>1?在 part(1,2) 中,n=1,min_p=2,p=2>1?在循环中,p=min_p=2,但 p<=n?1<2,所以 p<=n 是 2<=1?False,所以循环不执行,返回 0。然后 p=3>3?p=2 后,p=3>3?在 n=3 的循环中,p 从 2 开始,p<=3 是,检查 p=2 是质数,递归 part(1,2)=0,然后 p+=1=3,p<=3 是,p=3 是质数,递归 part(0,3)=1,所以 count=0+1=1,返回 1。正确。 现在,在回答中,我需要提供代码和解释。 用户说“使用中文回答”,所以整个回答用中文。 结构:先解释问题,然后给出递归方法,然后代码,然后相关问题。 用户要求“生成相关问题”,在最后。 参考引用:用户提供了引用,但似乎不直接相关。引用[1]是关于互质计数,引用[2]是容斥原理求互质,引用[3]是Pollard-Rho质因数分解,引用[4]是阶乘分解。没有直接相关,但或许在上下文中。 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但这是第一次交互,所以没有上次。忽略引用,除非相关。 在回答中,我可以简单介绍。 所以,计划: 1. 解释问题:计算将整数 n 分解为质数之和的不同方案数,顺序无关。 2. 描述递归方法:使用辅助函数,选择最小质数,递归剩余部分。 3. 提供 Python 代码实现。 4. 测试例子。 5. 注意事项,如效率。 6. 生成相关问题。 相关问题: 1. 如何优化这个递归(如记忆化)? 2. 动态规划方法如何实现? 3. 质数分区的生成函数是什么? 4. 当 n 很大时,如何高效计算? 等等。 现在,写回答。</think>### 计算整数分解为质数和的方案数(递归方法) 您的问题要求计算将一个正整数 \(n\) 分解为质数之和的不同方案数量,其中顺序不同的方案视为相同(即无序和),并使用递归方法实现。例如,当 \(n = 5\) 时,方案有 \(\{5\}\) 和 \(\{2, 3\}\),共 2 种。这里,我们只考虑质数(大于 1 且不能被除 1 和自身以外的数整除),且方案是多重集(即质数可重复使用)。 #### 递归方法描述 递归方法的核心是避免重复计数(因顺序无关)。我们设计一个递归函数 `partition_prime(n, min_p)`,其中: - `n` 是当前要分解的目标数。 - `min_p` 是可选质数的最小值(初始为 2),确保每次选择的质数不小于 `min_p`,从而保证分解序列非递减(避免如 \(\{2, 3\}\) 和 \(\{3, 2\}\) 的重复)。 函数逻辑: 1. **基础情况**: - 如果 \(n = 0\),表示已完美分解,方案数为 1(空和)。 - 如果 \(n < 0\),表示无效分解,方案数为 0。 - 如果 \(n > 0\) 但无质数可选,方案数为 0。 2. **递归步骤**: - 遍历所有质数 \(p\) 满足 \(p \geq \text{min\_p}\) 且 \(p \leq n\)。 - 对于每个合格质数 \(p\),递归计算剩余部分 \(n - p\) 的方案数,并更新 `min_p = p`(确保后续质数不小于 \(p\))。 - 累加所有方案数。 此方法的时间复杂度为 \(O(2^n)\)(指数级),因递归树可能很大。对于小 \(n\)(如 \(n \leq 50\))可行,但大 \(n\) 时效率低,需优化(如记忆化或动态规划)。空间复杂度为 \(O(n)\)(递归深度)。 #### Python 代码实现 以下是完整的 Python 代码,包括辅助函数 `is_prime` 检查质数,和递归函数 `partition_prime`。代码中加了详细注释。 ```python def is_prime(k): """检查一个数是否为质数""" if k < 2: return False if k == 2: return True if k % 2 == 0: return False # 检查从3到sqrt(k)的奇数因子 i = 3 while i * i <= k: if k % i == 0: return False i += 2 return True def partition_prime(n, min_p=2): """ 计算将n分解为质数和的方案数(无序) :param n: 目标整数 :param min_p: 当前可选质数的最小值,初始为2 :return: 方案数量 """ # 基础情况 if n == 0: # 分解完成 return 1 if n < 0: # 无效分解 return 0 count = 0 p = min_p # 遍历从min_p到n的所有整数 while p <= n: if is_prime(p): # 递归计算剩余部分n-p,且后续质数不小于p count += partition_prime(n - p, p) p += 1 return count # 测试示例 if __name__ == "__main__": test_cases = [2, 3, 4, 5, 6, 7] for n in test_cases: print(f"n = {n}, 方案数 = {partition_prime(n)}") ``` **测试输出**: - \(n = 2\):方案 \(\{2\}\),输出 1 - \(n = 3\):方案 \(\{3\}\),输出 1 - \(n = 4\):方案 \(\{2, 2\}\),输出 1 - \(n = 5\):方案 \(\{5\}, \{2, 3\}\),输出 2 - \(n = 6\):方案 \(\{2, 2, 2\}, \{3, 3\}\),输出 2 - \(n = 7\):方案 \(\{7\}, \{2, 5\}, \{2, 2, 3\}\),输出 3 **注意事项**: - **效率问题**:递归方法在 \(n\) 较大时(如 \(n > 30\)) 会变慢,因为重复计算多且递归深度增加。建议添加记忆化(缓存已计算结果)或改用动态规划优化。 - **边界处理**:当 \(n = 1\) 时,无质数方案(输出 0);\(n = 0\) 视为有效(空方案)。 - **质数检查优化**:`is_prime` 函数针对小整数高效,但若 \(n\) 很大,可预生成质数列表提升速度。 #### 相关问题 为帮助您深入理解,以下是相关问题: 1. **如何优化递归方法?**(例如,使用记忆化存储中间结果,避免重复计算) 2. **动态规划方法如何实现?**(例如,定义 \(dp[i]\) 为组成 \(i\) 的方案数,用质数集合迭代更新) 3. **质数分区的生成函数是什么?**(例如,研究生成函数 \(\prod_{p \text{ prime}} \frac{1}{1 - x^p}\) 的系数) 4. **当 \(n\) 很大时,如何高效计算?**(例如,结合筛法生成质数,并使用动态规划或近似算法) 5. **无序分解与有序分解的区别?**(例如,有序分解对应组合问题,方案数更多) 如果您有特定 \(n\) 值或优化需求,我可以提供更针对性的代码或分析!
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