挑战性题目DSCT301:求不同形态的二叉树数目

本文介绍了一种利用卡特兰数高效计算不同形态二叉树数量的方法。通过递推公式和预计算表的方式,可以在O(n)的时间复杂度内解决该问题。文中还讨论了处理大数值时的高精度计算技巧。

挑战性题目DSCT301:求不同形态的二叉树数目

问题描述

nnn个节点的不同形态的二叉树数目是确定的,称为Catalan数(卡特兰数)。任意输入一个正整数nnn,请问有多少种不同的二叉树形状?例如,输入3,输出5。

数学描述:二叉树的先序遍历与中序遍历可以确定唯一的一棵二叉树。“不同形状的二叉树数目问题”与“n个元素依次入栈不同的出栈序列数目问题”是等价问题。

题解

整个问题可简化为求第nnn个卡特兰数的值,我选择运用递推公式

Catalan[0]=Catalan[1]=1
Catalan[n]=Catalan[n-1]*(4*n-2)/(n+1)

如此,用一个for循环就可以在O(n)O(n)O(n)的时间复杂度下求出第n个卡特兰数的值。

值得注意的是,由于本题没有对卡特兰数取模,所以卡特兰数增长速度很快,在36位左右就会溢出long long的取值范围。同时,即使最终的运算结果在long long范围内,在运算过程中的中间变量也有可能超过long long,造成溢出。

为了解决这个问题,对于n较大的卡特兰数,可以使用高精度算法,使用数组来表示一个数,数组的每一个元素对应卡特兰数的每一位。不过,这样的存储方式会浪费不少空间。事实上,对于一个int数组,可以装下一个9位整数,即一个数组元素可以表示卡特兰数的9位。不过,考虑到本题中使用的是乘法,为了防止做高精度乘法时溢出,可以用一个数组元素表示卡特兰数的4位,这样就兼顾了高精度计算的要求和节省空间的需要。

代码

因为这题不取模,所以可能的输入就30来个,我直接进行一个表的打。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
using namespace std;
long long catalan[]={
1,
1,
2,
5,
14,
42,
132,
429,
1430,
4862,
16796,
58786,
208012,
742900,
2674440,
9694845,
35357670,
129644790,
477638700,
1767263190,
6564120420,
24466267020,
91482563640,
343059613650,
1289904147324,
4861946401452,
18367353072152,
69533550916004,
263747951750360,
1002242216651368,
3814986502092304,
14544636039226909,
55534064877048198,
212336130412243110,
812944042149730764,
3116285494907301262};
void out(long long x){if(x>9)out(x/10);putchar(x%10+'0');}
int main(int argc,char* argv[])
{
	int n=atoi(argv[1]);
	out(catalan[n]);
}
Lz变换 考 虑 一 个 离 散 状 态 连 续 时 间 的 马 尔 科 夫 过 程 (DSCT):X (t)Î{x1xK}t ³ 0 ,共有 K 个可能的状态 i , i = 1K 。 状 态 集 x ={x1xK} 、转 移 率 矩 阵 A =aij(t)ij = 1K 和初始状态概率分布 p0 就完整的 定义了该马尔科夫过程。其中 p0 定义如下: p0 =[p10 = Pr{X (0) = x1}pK0 = Pr{X (0) = xK}] 对 于 一 个 离 散 状 态 连 续 时 间 的 马 尔 科 夫 过 程 X (t) = xAp0 ,Lz变换的函数 u(ztp0) 定义为如下: L Z{X (t)}= u(ztp0) = å i = 1 K pi(t)zxi (3) 考虑一个最简单的单部件两状态系统。马尔科夫过 程 X (t) = xAp0 定义如下: 状态集 x ={x1x2}={01} 转移率矩阵 A =aij(t) = æ èç-μ μ ö ø ÷ λ -λ ,其中 λμ 分别为 失效率和修复率 初始状态 p0 =[p10p20] = [01] 由 dP(t) dt = P(t)A (2.2式) 得到微分方程组: ìïïíïïî dp1(t) dt = -μp1(t) + λp2(t) dp2(t) dt = μp1(t) - λp2(t) , (4) 初值条件: ìíî p1(0) = p10 = 0 p2(0) = p20 = 1 通过做拉普拉斯变换,可以解得到结果如下: ìïïíïïî p1(t) = λ λ + μ - λ λ + μ exp{-(λ + μ)t} p2(t) = μ λ + μ + λ λ + μ exp{-(λ + μ)t} (5) 通过定义(3)式得到所给马尔科夫过程的Lz变换为: L z{X (t)}= å i = 1 2 pi(t)zxi = é ëê λ ù û ú λ + μ - λ λ + μ exp{-(λ + μ)t} z0 + éêë ùúû μ λ + μ + λ λ + μ exp{-(λ + μ)t} z1
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