P1025 数的划分(dfs/dp)

该博客探讨了如何解决Luogu P1025问题,即如何将整数n划分为k份,每份不为空且方案不同。文章通过DFS深度优先搜索和DP动态规划两种方法来解决这个问题。对于DFS,通过last和Sum变量跟踪分发状态,并在递增枚举中避免重复方案。而对于DP,定义dp[n][k]为n个苹果分成k份的方案数,通过转移状态考虑单个苹果分配或剩余苹果分配给现有份数的情况。

题目https://www.luogu.com.cn/problem/P1025
题目描述:

将整数n分成k份,且每份不能为空,任意两个方案不相同(不考虑顺序)。
例如:n=7,k=3,下面三种分法被认为是相同的。
1,1,5;
1,5,1;
5,1,1;
问有多少种不同的分法。 (6 < n <= 200, 2 <= k <= 6)

solve1: dfs
要把n个苹果分为k份,
void dfs(int last, int Sum, int cnt)
last 表示上一份分到了多少个,
Sum表示到目前为止一共分了多少个,
cnt表示到目前为止一共分了多少份。

每一次都枚举这一次分多少个,
由于方案数不能相同,所以枚举的个数要保持递增(或递减),所以每次只要从last枚举到Sum+i*(k - cnt) <= n就可以了。

解释一下Sum+i*(k - cnt) <= n,
当前这一份我要分i个,那么从这以后每一次分的数量都要大于i,假设后面每一次都只分了i个,那么后面总共分了i*(k-cnt)个苹果,那分完k份总共分了Sum+i*(k - cnt)个苹果,如果此时Sum+i*(k - cnt) <= n,这就说明当后面每份都分i个的时候无法分完n个苹果,所以后面分的肯定要大于i。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n, k;
int ans = 0;
void dfs(int last, int Sum, int cnt)
{
   
   
    if(cnt == k)
    {
   
   
        if(S
### 区间动态规划 区间动态规划是一种特殊的动态规划形式,适用于解决涉及一段连续区间的最优化问题。其核心思想是将整个区间划分为若干小子区间,并逐步扩展这些子区间来构建全局最优解。 #### 基本原理 在区间动态规划中,通常会定义一个二维组 `dp[i][j]` 来表示从位置 `i` 到位置 `j` 的某个属性的最优值。通过枚举中间点 `k`,可以将区间 `[i, j]` 分割成两个子区间 `[i, k]` 和 `[k+1, j]` 进行递推计算[^3]。 #### 应用实例 经典的区间动态规划问题是矩阵链乘法问题。给定一系列矩阵 `{A1, A2, ..., An}`,目标是以最少的操作完成它们的连乘积。可以通过如下方式实现: ```python def matrix_chain_order(p): n = len(p) - 1 dp = [[0]*n for _ in range(n)] for l in range(2, n+1): # 子链长度 for i in range(n-l+1): j = i + l - 1 dp[i][j] = float('inf') for k in range(i, j): q = dp[i][k] + dp[k+1][j] + p[i]*p[k+1]*p[j+1] if q < dp[i][j]: dp[i][j] = q return dp[0][-1] ``` 上述代码实现了基于区间动态规划的矩阵链乘法最小代价计算。 --- ### 树状动态规划 树状动态规划是指在树形结构上进行动态规划的一种方法。它常用于处理与树有关的各种最优化问题,比如最大独立集、最小支配集等问题。 #### 基本思路 对于一棵树而言,可以从根节点出发自顶向下或者自底向上地遍历整棵树,在此过程中维护某些状态并更新相应的 DP 组。一般情况下,设 `dp[u][state]` 表示以结点 `u` 为根的子树满足某种条件下的最优值。 #### 实现方法 以下是关于如何在一个无向图中的二叉树上执行树状动态规划的例子——寻找该树的最大权值路径和: ```python from collections import defaultdict class TreeNode: def __init__(self, val=0): self.val = val self.children = [] def max_path_sum(root): def dfs(node): nonlocal res current_max = node.val for child in node.children: gain = dfs(child) if gain > 0: current_max += gain res = max(res, current_max) return current_max res = float('-inf') dfs(root) return res ``` 在这个例子中,我们采用深度优先搜索 (DFS),并通过累积每条边带来的收益最大化整体路径权重之和。 --- ### 总结对比 | 特性 | 区间动态规划 | 树状动态规划 | |--------------------|---------------------------------------|-----------------------------------| | **适用范围** | 处理线性序列上的分段操作 | 针对具有层次关系的据结构 | | **状态转移方向** | 自下而上 | 可能是从叶子到根或相反 | | **典型应用场景** | 矩阵链乘法、石子合并 | 最大树高、最长路径求解等 | ---
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