洛谷P1077 [NOIP2012 普及组] 摆花 (DP)

本文介绍了一种编程问题,涉及如何在有限花盆数量和花种数量限制下计算不同的摆花方案。通过递推公式和模运算优化,解决了计算组合数的问题,适用于小规模但可能情况众多的场景。

题意:小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共 mm 盆。通过调查顾客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的 n种花,从1到n标号。为了在门口展出更多种花,规定第 ii 种花不能超过ai盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列.
试编程计算,一共有多少种不同的摆花方案。
思路:

m 和 n 的范围都很小,不用对数字类型做特殊处理。至于如何求解,起码你得先搞懂题意,这个题目有一个对应的模板题目:“求和问题”。把题目翻译过来就是有 n 个数字,每个数字有自己的取值范围,从 0 到 ai , 求取出 n 个数字的和刚好为 m 的组合数。m 和 n 的范围都不大,为什么这个题强调了要对结果取模呢?我们先来分析一下这个问题。 对比一下递推公式的推导过程:
摆花时摆当前的花时,需要在摆放完上一盆花产生的结果中进行累加 由于传球游戏只能从左右两个相邻位置相加,所以数字的范围不会太大。但是摆花时,如果当前的花有 10 盆,那么当前的花摆放 0、1、2…10 产生的都是不同的结果,都需要考虑,所以可能的情况是非常多的,可能的情况多,那种对应的方案数也会大,取模就变得很必要了。
根据上述对题目的分析,递推公式也很显然了,假设状态转移都保存在数组 dp[n][m] 中,第一维表示当前对第 i 种花作分析,第二维表示当前摆放的所有的花盆数量和。递推公式如下:
dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i-1][j-1] + … dp[i-1][j-ai]
dp[i][j] 的含义是放第 i 种花时,花盆总数刚好是 j ,第 i 种花最多有 ai 盆,所以 dp[i-1] 中只要花盆数量大于 j - ai 的情况都能凑成 dp[i][j]。 有了递推公式,问题就解决了一半了,参考代码如下

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int maxn=10005,mod=1e6+7;
int dp[maxn],a[maxn];
int main()
{
    int cnt=0,i,j,n,m;
    cin>>n>>m;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    dp[0]=1;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        for(j=m;j>=0;j--)
        {
            for(int k=1;k<=min(a[i],j);k++)
                dp[j]=(dp[j]+dp[j-k])%mod;
        }
    }
    cout<<dp[m]<<endl;
    return 0;
}
### 动态规划解法 题目要求的是将 $m$ 一排,使用 $n$ 种不同的,并且每种最多只能使用 $a_i$ 。同时,不同种类的必须按照编号从小到大的顺序放。 #### 状态定义 设 `dp[i][j]` 表示前 `i` 种放了 `j` 的方案数。初始状态为 `dp[0][0] = 1`,表示没有使用任何时只有一种方案(即不放)。 #### 状态转移方程 对于第 `i` 种,可以选择放 `k` (其中 `0 <= k <= a[i]`),那么剩下的 `j - k` 就需要由前 `i-1` 种来完成。因此,状态转移方程可以写成: $$ dp[i][j] = \sum_{k=0}^{min(j, a[i])} dp[i-1][j-k] $$ 这个方程的意思是,当前 `i` 种放 `j` 的方案数等于前 `i-1` 种放 `j-k` 的所有可能情况之和。 #### 优化空间复杂度 由于每次状态更只需要用到上一层的数据,我们可以将二维数组优化为一维数组,从而降低空间复杂度。此时的状态转移方程变为: $$ dp[j] = \sum_{k=1}^{min(j, a[i])} dp[j-k] $$ 这样就可以将空间复杂度从 $O(nm)$ 降低到 $O(m)$。 #### 实现代码 以下是基于上述思路实现的 C++ 代码: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MOD = 1000007; const int MAX_N = 105; const int MAX_M = 105; int n, m; int a[MAX_N]; int dp[MAX_M]; int main() { cin >> n >> m; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; } dp[0] = 1; // 初始状态 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = m; j >= 0; --j) { dp[j] = 0; // 清空当前状态 for (int k = 0; k <= min(a[i], j); ++k) { dp[j] = (dp[j] + dp[j - k]) % MOD; } } } cout << dp[m] << endl; return 0; } ``` #### Python 实现代码 如果需要 Python 版本的实现代码,以下是对应的版本: ```python MOD = 1000007 MAX_N = 105 MAX_M = 105 n, m = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) dp = [0] * (m + 1) dp[0] = 1 # 初始状态 for i in range(n): temp = [0] * (m + 1) for j in range(m + 1): for k in range(min(a[i], j) + 1): temp[j] = (temp[j] + dp[j - k]) % MOD dp = temp print(dp[m]) ``` #### 时间复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n \cdot m \cdot a_i)$,其中 $a_i$ 是每种的最大数量。 - **空间复杂度**:通过优化后,空间复杂度为 $O(m)$。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值