分成互质组(dfs算法)

该程序使用深度优先搜索(DFS)策略解决将正整数分组的问题,要求每个组内的数两两互质。通过递归分配每个数到不同的组,检查与组内已有数的互质性,以找到最少的分组数量。初始设置最少组数为100,然后逐步将每个数分配到合适的组,更新最少组数。最终输出最少的组数作为结果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

给定 n 个正整数,将它们分组,使得每组中任意两个数互质。

至少要分成多少个组?

Input

第一行是一个正整数 n  ( 1 ≤ n ≤ 10 )。

第二行是 n 个不大于 10000 的正整数。

Output

一个正整数,即最少需要的组数

Sample Input

6
14 20 33 117 143 175

Sample Output

3

思路:利用dfs搜索所有符合题意(各组内两两互质)的情况,并更新组数最小值

代码(含注释):

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define N 12

int arr[N];//存储所有数值
int se[N][N];//分组
int num[N];//记录各组存储数值的数量
int k = 0;//当前一共有k组
int n, ans = 100;

int gcd(int a, int b) {
	return b ? gcd(b, a % b) : a;
}

//分配第x个数值
void dfs(int x) {
	//当分配第n+1个数值时说明前n个数值全部分组完毕
	if (x == n + 1) { 
		ans = min(ans, k);
		return; 
	}

	//将当前第x个数值分配到当前各组中或者自身独立另开一组
	for (int i = 1; i <= k + 1; i++) {
		int j = 0;

        //判断第i组内各数值与arr[x]是否互质
		for (j = 0; j < num[i]; j++) {
			if (gcd(arr[x], se[i][j]) != 1)
				break;
		}

		//j==num[i]说明第i组中所有的数均与arr[x]互质
		if (j == num[i]) {
			if (j == 0) {//j==0说明arr[x]自身另开一组
				if (ans <= k + 1)//剪枝:如果新开一组大于当前最小值,则没有新开一组的必要
					continue;
				else k++;
			}			
			se[i][num[i]++] = arr[x];
			dfs(x + 1);
			if (j == 0)k--;	//回溯
			num[i]--; //回溯
		}

	}

}

int main() {

	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", &arr[i]);

	//先将第一个数值分配到第一组中
	se[1][num[1]++] = arr[1];
	k = 1;

	//继而分配第二个数值
	dfs(2);

	printf("%d\n", ans);

	return 0;
	
}

代码(不含注释):

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

#define N 12

int arr[N];
int se[N][N];
int num[N];
int k = 0;
int n, ans = 100;

int gcd(int a, int b) {
	return b ? gcd(b, a % b) : a;
}


void dfs(int x) {

	if (x == n + 1) { 
		ans = min(ans, k);
		return; 
	}

	for (int i = 1; i <= k + 1; i++) {
		int j = 0;
		for (j = 0; j < num[i]; j++) {
			if (gcd(arr[x], se[i][j]) != 1)
				break;
		}

		if (j == num[i]) {
			if (j == 0) {
				if (ans <= k + 1)
					continue;
				else k++;
			}			
			se[i][num[i]++] = arr[x];
			dfs(x + 1);
			if (j == 0)k--;
			num[i]--;
		}

	}

}

int main() {

	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1; i <= n; i++)
		scanf("%d", &arr[i]);

	se[1][num[1]++] = arr[1];
	k = 1;

	dfs(2);

	printf("%d\n", ans);

	return 0;
	
}

### 游戏分组的概念与实现方法 游戏分组的核心目标是将一玩家分成个队伍,使队的整体实力差距最小化。这种问题通常可以通过优化算法来解决,常见的方法包括动态规划、贪心算法以及深度优先搜索(DFS)等。 #### 方法一:基于排序的简单分配策略 一种简单的解决方案是对所有玩家按照评分进行升序排列,随后交替地将玩家分配到不同的队伍中[^4]。这种方法假设较高的评分应该被均匀分布于支队伍之间,从而达到平衡的目的。然而,该方法并不总是能够得到最优解,但在某些情况下可以提供接近最佳的结果。 ```java import java.util.Arrays; public class Main { public static int minDiff(int[] scores) { Arrays.sort(scores); int team1 = 0, team2 = 0; for (int i = 0; i < scores.length; i++) { if (i % 2 == 0) team1 += scores[i]; else team2 += scores[i]; } return Math.abs(team1 - team2); } public static void main(String[] args) { int[] scores = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; System.out.println(minDiff(scores)); } } ``` 此代码片段展示了如何利用数排序和交替分配的方式计算队之间的最小实力差异。 #### 方法二:深度优先搜索(DFS) 另一种更精确但也更为复杂的方法是采用深度优先搜索(DFS),它允许我们探索所有的可能分组情况并从中挑选出满足条件的最佳方案[^2]。尽管这种方法的时间复杂度较高,但它能确保找到全局最优解。 以下是使用 JavaScript 编写的 DFS 解决方案: ```javascript function findMinDifference(players) { let totalSum = players.reduce((a, b) => a + b, 0); let halfSum = totalSum / 2; let dp = Array(halfSum + 1).fill(false); dp[0] = true; for (let player of players) { for (let j = halfSum; j >= player; j--) { if (!dp[j]) dp[j] = dp[j - player]; } } for (let k = halfSum; k >= 0; k--) { if (dp[k]) return totalSum - 2 * k; } return -1; } console.log(findMinDifference([5, 1, 8, 3, 4, 6, 7, 10, 9, 2])); // 输出: 1 ``` 这段脚本实现了通过动态规划寻找最小间差值的过程。 #### 方法三:动态规划 动态规划是一种有效的技术用于处理此类划分问题。它的基本思想是在逐步构建子问题解答的过程中积累最终答案所需的信息。具体来说,在这里我们可以尝试记录下哪些总分数是可以由部分成员构成的,并以此为基础推导整个团队配置的可能性[^5]。 --- ### 总结 综上所述,针对“游戏分组”的需求,存在多种可行的技术路线可供选择。其中既包含了易于理解却未必完美的简化模型——即单纯依赖数据顺序来进行初步分类;也涵盖了更加严谨详尽但运算成本相对高昂的选择路径比如穷举法或者递归回溯机制等等。实际操作过程中应视具体情况而定择优选用相应手段完成任务。
评论
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