数的划分(DFS 动态规划)

本文探讨了一种将整数n分成k份不同且非空子集的问题,通过递归深度优先搜索(DFS)算法实现。具体地,对于给定的整数n和k(6<n≤200,2≤k≤6),算法会计算出所有可能的不同分法数量。代码使用C++编写,通过调整已累加值、已遍历部分和下一部分填入值的最小值来避免重复计数。

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/16695
来源:牛客网

时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒
空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K
64bit IO Format: %lld
题目描述
将整数n分成k份,且每份不能为空,任意两份不能相同(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。
输入:n,k ( 6 < n ≤ 200,2 ≤ k ≤ 6 )
输出:一个整数,即不同的分法。
输入描述:
两个整数 n,k ( 6 < n ≤ 200, 2 ≤ k ≤ 6 )
输出描述:
1个整数,即不同的分法。
示例1
输入
复制
7 3
输出
复制
4

AC代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int n,k,sum=0;
//add已累加的值,time已遍历的部分,c下一部分填入值的最小值
void dfs(int add,int time,int c)
{
    if(time==k)
    {
        if(add==n)
        sum++;
        //说明已运行到最后一位,无论符不符合都要回溯
        return;
    }
    //i代表每一个部分的值,为了不重复后面部分的值一定要比前面的大,所以(k-time)*i+add<=n
    //为了保证后一部分的值比前一部分的值大,需要有int i=c
    for(int i=c;(k-time)*i+add<=n;i++)
        //累加值add+=i,已遍历部分数+1,下一部分最小值为此次已累加部分值i
        dfs(add+i,time+1,i);
}

int main()
{
    cin>>n>>k;
    dfs(0,0,1);
    cout<<sum;
    return 0;
}
### 关于Java中使用DFS进行划分 #### 使用DFS解决划分问题的核心概念 在处理涉及组合优化的问题时,深度优先搜索(DFS)是一种常用的方法。对于特定的划分问题,比如将一组划分为若干个满足一定条件的小集合,可以采用DFS来遍历所有可能的情况并找到符合条件的结果。 当涉及到具体的应用场景如题目描述中的情况——即把`1,2,...,n`这n个自然分成部分使得这部分具有相同、平方以及立方时,可以通过构建一棵决策树来进行探索[^4]。每一步选择是否将当前考察到的元素加入第一个子集中还是第二个子集中,并通过递归的方式继续考虑下一个位置上的元素直到完成整个序列的选择过程为止。 为了提高效率,在实际编码过程中还需要引入一些剪枝策略以减少不必要的计算量: - **提前终止**:一旦发现某一分支无法达到目标,则立即停止对该分支更深层次节点的访问; - **记忆化存储**:记录已经遇到过的状态及其对应结果,避免重复运算; 下面给出一段基于上述原理编写的用于解答此类问题的Java代码片段作为参考: ```java import java.util.*; public class NumberPartition { private static boolean[] used; private static int sumA = 0; // 子集 A 的元素之 private static long squareSumA = 0L; // 子集 A 的元素平方之后再求 private static long cubeSumA = 0L; // 子集 A 的元素三次方之后再求 public static void main(String[] args){ Scanner scanner=new Scanner(System.in); List<Integer> numbers= new ArrayList<>(); for(int i=1;i<=16;i++){ numbers.add(i); } used = new boolean[numbers.size()]; dfs(numbers, 0); System.out.println("No solution found."); } private static void dfs(List<Integer> nums,int index){ if(index==nums.size()){ if(check(nums)){ printResult(); System.exit(0); // 找到了合适的分割方案就退出程序 }else{ return ; } } // 尝试不放入任何集合 dfs(nums,index+1); // 放入集合A used[index]=true; Integer num = nums.get(index); sumA +=num; squareSumA+=Math.pow(num,2); cubeSumA+=Math.pow(num,3); dfs(nums,index+1); // 回溯操作 sumA -=num; squareSumA-=Math.pow(num,2); cubeSumA-=Math.pow(num,3); used[index]=false; } /** * 检查目前形成的个子集是否满足三个约束条件 */ private static boolean check(List<Integer> nums){ double halfSum=(double)(sumOfNums(nums)/2d); double halfSquareSum=(squareSumOfNums(nums))/2d; double halfCubeSum=(cubeSumOfNums(nums))/2d; return Math.abs(sumA-halfSum)<1e-9 && Math.abs(squareSumA-halfSquareSum)<1e-9 && Math.abs(cubeSumA-halfCubeSum)<1e-9; } /** * 计算列表内全部值加起来后的总 */ private static int sumOfNums(List<Integer> list){ return (int)list.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); } /** * 计算列表内全部值各自取平方后再累加得到的结果 */ private static double squareSumOfNums(List<Integer> list){ return list.stream().mapToDouble(x->Math.pow(x.intValue(),2)).sum(); } /** * 计算列表内全部值各自取立方后再累加得到的结果 */ private static double cubeSumOfNums(List<Integer> list){ return list.stream().mapToDouble(x->Math.pow(x.intValue(),3)).sum(); } /** * 输出最终结果 */ private static void printResult(){ StringBuilder sbA =new StringBuilder("["); StringBuilder sbB =new StringBuilder("["); for(int i=0 ;i<used.length ;++i){ if(!used[i]){ sbA.append((i+1)+", "); }else{ sbB.append((i+1)+", "); } } String resultA=sbA.substring(0,sbA.length()-2)+"]"; String resultB=sbB.substring(0,sbB.length()-2)+"]"; System.out.printf("Set A:%s\nSet B:%s\n",resultA,resultB); } } ``` 这段代码实现了基本框架下的DFS逻辑,其中包含了必要的辅助函用来验证所选路径是否符合要求。此外还加入了简单的输入读取功能以便测试不同的据实例。需要注意的是这里假设输入范围固定为前16个正整,因此可以根据实际情况调整这部分内容。
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