在做游戏匹配算法的过程中,我遇到一个有趣的算法,可以说是“找钱方式”的升级版
找钱方式:http://blog.youkuaiyun.com/peerlessbloom/article/details/40109135
题目描述如下:
已知游戏中一方人数为x个人,组队上限为y人,求满足x的所有队伍组合。
比如 x = 3, y = 2
结果应该为[{1:3}, {1:1, 2:1}]。就是1个人的队伍3个,或者1个人的队伍1个&2个人的队伍1个;这两种组合可以得到3个人。
抽象:
com(x) = sigma(f(i, x)) 1<=i<=min(x,y),求com(x)。
f(i,j):最大人数为i人的队伍,和为j个人。类似于和为m,最大面值为c的找钱方式。
f(i,j) = sigma(f(i-1, j-ki)每一项后面都加上{i:k}) 0<=k<=floor(j/i)
= f(i-1, j) + f(i, j-i)

在游戏开发中,作者遇到了一个有趣的算法问题,它是找钱方式的升级版,涉及团队匹配。问题要求根据指定人数x和组队上限y,找出所有可能的队伍组合。通过递归公式和边界条件,作者描述了如何计算满足条件的团队组合,并提供了相关的代码实现。
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