【洛谷 P1025】数的划分

本文介绍了一种解决数的划分问题的有效方法:通过递归实现的多重循环搜索算法。该算法避免了重复计数的问题,并成功实现了题目要求。

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数的划分

思路

  • 使用递归做的类似多重for循环的搜索

代码

#include <iostream>
using namespace std;

int n, k, ans = 0;

/*
 *last:上一次循环到的值
 *cur :当前分的个数
 *sum :当前累计的总数
*/
void f(int last, int cur, int sum){
    if(cur == k){           //如果分的个数和需要分的个数相同,就退出 
        if(n == sum){       //如果刚刚分完,就统计一次 
            ans++;
        }
        return;
    }
    //限制数范围,防止后面分的数比前面的小,从而避免重复 
    for(int i = last; sum + i*(k-cur) <= n; i++){
        f(i, cur+1, sum+i);
    }
}

int main(){
    cin >> n >> k;
    f(1, 0, 0);
    cout << ans;

    return 0;
} 
/*
 *最开始想到的方法是dp,但是最开始找到的状态转移方程有问题,所以没能AC, 
 *后面自己也想到了用多层for来搜索,搜索的次数用递归解决,但是循环条件
 *没有找好,导致分出来的数有重复,没有AC;看了dalao的方法,才知道了循环
 *条件,最终AC。 
*/ 
### 关于洛谷 P2895 的 Python 实现 洛谷 P2895 是一道经典的动态规划问题,通常涉及区间划分和最优解的选择。以下是基于该类问题的一般解决方案。 #### 动态规划思路解析 对于此类问题,核心在于定义状态转移方程以及初始化条件。假设我们需要求解某个区间的最优值,则可以通过子区间的计算逐步扩展至整个范围[^1]。 具体来说: - 定义 `dp[i][j]` 表示从位置 `i` 到位置 `j` 的某种属性的最大/最小值。 - 转移关系可能依赖于中间点 `k`,即通过枚举分割点来更新当前区间的状态。 #### 初始化与边界处理 为了确保算法的正确性,在开始之前需完成必要的初始化操作。例如,设置单个元素的情况作为初始值,并考虑特殊情况下的约束条件[^3]。 ```python # 基础框架代码展示 def solve_p2895(n, data): dp = [[0]*n for _ in range(n)] # 创建二维组存储DP结果 # 预处理部分逻辑(视具体情况而定) for i in range(n): dp[i][i] = some_initial_value(data[i]) # 单元情况赋初值 # 枚举长度len并填充表格 for length in range(2,n+1): for start in range(n-length+1): end = start + length -1 best_result = float('-inf') if maximizing else float('inf') # 尝试不同切分方式找到最佳答案 for k in range(start,end): current_val = combine(dp[start][k], dp[k+1][end]) if better(current_val,best_result): best_result = current_val dp[start][end]=best_result return dp[0][n-1] # 辅助函用于比较大小或者组合值 def better(a,b): pass def some_initial_value(x): pass def combine(left,right): pass ``` 上述伪代码展示了如何构建一个通用型 DP 模板适用于多种场景包括但不限于本题描述中的需求[^2]。 #### 输出样例说明 最终输出应严格按照题目规定的格式呈现,比如特定排列形式或者其他附加要求都需要仔细阅读理解后再编码实现[^4]。 ---
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