「一本通 1.3 例 2」生日蛋糕(深搜+剪枝)

针对一个具体的数学问题——如何制作一个由多个圆柱体组成的生日蛋糕,使得其体积固定但外表面积最小,通过递归算法进行求解。该问题限制了蛋糕的层数和总体积,并规定了每层蛋糕的高度和半径必须逐层减小。

题目描述

Mr.W 要制作一个体积为Nπ的M 层生日蛋糕,每层都是一个圆柱体。

设从下往上数第 i蛋糕是半径为Ri ,高度为 Hi的圆柱。当i<M时,要求Ri>Ri+1且Hi>Hi+1 。由于要在蛋糕上抹奶油,为尽可能节约经费,我们希望蛋糕外表面(最下一层的下底面除外)的面积 Q 最小。 令 Q=Sπ,请编程对给出的 N和 M ,找出蛋糕的制作方案(适当的 Ri 和 Hi 的值),使 S 最小。(除 Q 外,以上所有数据皆为正整数)
在这里插入图片描述

输入格式

第一行为 N ,表示待制作的蛋糕的体积为Nπ ;

第二行为 M ,表示蛋糕的层数为M 。
输出格式
输出仅一行,一个整数 (若无解则 )。
样例

样例输入
100
2
样例输出
68
附:圆柱相关公式:
体积V=π*RRH
侧面积S1=2πRH ;
底面积S=πRR 。

数据范围与提示
对于全部数据,1<=N<=10000,1<=M<=20。

代码:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,m;
int minn=1e9;
void dfs(int num,int s,int v,int lastr,int lasth)
{
    //num为正在搜索蛋糕第num层,s为当前表面积,v为当前体积,lasth为上一层的高,lastr为上一层的半径
    //int i,j;
    if(num==m+1&&v==n)  //层数达到m层且体积也相等
    {
        minn=min(minn,s); //记录最小的表面积
        return;
    }
    if(v>=n) //如果当前体积大于n,直接返回
        return;
    int t=m-num+1;//还有剩余t层没有安排
    if(v+t*lastr*lastr*lasth<n) //如果当前的体积加上最大体积仍然小于要求体积,不符合条件,返回
        return;
    if(num==1)  //最底层
    {//i表示半径,j表示高,
        for(int i=lastr; i>=m; i--)//底层的半径最小为层数m,最大为28
        {
            for(int j=m; j<=lasth; j++) //底层的高最小为m,最大为28
            {
                dfs(num+1,s+i*i+2*i*j,v+i*i*j,i,j);
            }
        }
    }
    else
    {
        for(int i=lastr-1; i>=m-num+1; i--) //半径最大为比上一层的半径小1,最小为层数
        {
            for(int j=m-num+1; j<=lasth-1; j++) //高最小为层数,最大为上一层高-1
            {
                dfs(num+1,s+2*i*j,v+i*i*j,i,j);
            }
        }
    }
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    scanf("%d",&m);
    //int r=(int)sqrt(n/m);
    dfs(1,0,0,28,28);
    printf("%d\n",minn);
    return 0;
}
度优先索(DFS)是一种常见的递归索算法,广泛应用于图遍历、组合问题、路径查找等领域。然而,DFS的索空间常较大,尤其是在问题规模较大时,容易导致指数级的时间复杂度。为了提升效率,剪枝优化成为DFS算法中不可或缺的手段。 ### 可行性剪枝 可行性剪枝是一种在索过程中提前判断当前状态是否可能向有效解的方法。如,在路径索问题中,如果当前路径已经违反了某些约束条件,如超出边界或重复访问节点,则可以立即停止该路径的索。这种剪枝方式可以显著减少无效的递归调用,从而降低时间复杂度。如,在解决“奇怪的电梯”问题时,若当前楼层加上或减去电梯按钮的值后超出了合法范围,则可以直接跳过该操作,避免不必要的递归调用[^5]。 ### 最优性剪枝 最优性剪枝适用于最优化问题,其核心思想是:在索过程中,如果当前路径的代价已经超过了已知的最优解,则可以提前终止该路径的索。如,在最短路径问题中,如果当前路径的长度已经超过了当前记录的最短路径长度,则继续索下去只会浪费时间。这种方式可以有效减少索树的分支数量,提高索效率[^2]。 ### 索顺序剪枝 索顺序对DFS的效率有重要影响。过调整索顺序,优先处理更可能找到解的分支,可以减少无效索。如,在数独问题中,优先填充候选数较少的格子,可以更快地缩小索空间。这种方式不仅减少了递归的层数,还提高了剪枝的有效性[^4]。 ### 排除等效冗余 在某些问题中,不同的索路径可能产生相同的中间结果。为了避免重复计算,可以过记录已经处理过的状态来排除等效冗余。这种方法类似于动态规划中的记忆化技术,能够显著减少重复计算的次数。如,在组合问题中,若某组元素的排列已经处理过,则后续相同的排列可以直接跳过[^2]。 ### 记忆化索 记忆化索是将已经计算过的结果保存下来,以便在后续的索过程中直接使用。这种方式可以避免重复计算,特别是在递归过程中存在大量重叠子问题的情况下。如,在求解斐波那契数列时,过记忆化技术可以将时间复杂度从指数级降低到线性级别[^2]。 ### 剪枝与优化的平衡 剪枝虽然可以显著减少索次数,但同时也增加了判断条件的复杂度。因此,在设计剪枝策略时,需要权衡剪枝的准确性与判断的效率。过于复杂的剪枝条件可能会导致额外的时间开销,反而适得其反。理想情况下,剪枝条件应尽可能简单且高效,确保在减少索次数的同时,不会引入过多的计算负担[^3]。 ### 示代码 以下是一个简单的DFS剪枝,展示了如何在路径索中应用可行性剪枝和最优性剪枝: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int MAX = 100; int visited[MAX]; int min_steps = 1e9; void dfs(int current, int target, int steps, vector<vector<int>>& graph) { if (steps >= min_steps) return; // 最优性剪枝 if (current == target) { min_steps = steps; return; } for (int neighbor : graph[current]) { if (!visited[neighbor]) { visited[neighbor] = 1; // 标记已访问 dfs(neighbor, target, steps + 1, graph); visited[neighbor] = 0; // 回溯 } } } int main() { int n, m, start, end; cin >> n >> m >> start >> end; vector<vector<int>> graph(n + 1); for (int i = 0; i < m; ++i) { int u, v; cin >> u >> v; graph[u].push_back(v); graph[v].push_back(u); } visited[start] = 1; dfs(start, end, 0, graph); cout << (min_steps != 1e9 ? min_steps : -1) << endl; return 0; } ``` 在上述代码中,`dfs`函数过判断当前步数是否超过已知的最小步数(最优性剪枝),以及是否访问过某个节点(可行性剪枝),有效地减少了索次数。
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