5-37 整数分解为若干项之和 (20分)

本文介绍了一个使用C语言实现的递归算法,该算法能够找出所有可能的正整数组合,这些组合相加等于给定的目标整数。通过对不同组合的递归搜索并打印,展示了如何有效地解决整数拆分的问题。

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


#include<stdio.h>
int s[100];//拆分结果保存在这个数组里
int top;//记录个数
int total, n;//累加数和所求数
int k;
void dfs(int index)
{
        int i;
        if (total == n){
                printf("%d=", n);
                for (i = 0; i<top - 1; i++)
                        printf("%d+", s[i]);
                k++;
                if (k == 4 || top == 1){
                        k = 0;
                        printf("%d\n", s[top - 1]);
                }
                else
                        printf("%d;", s[top - 1]);
                return;
        }
        if (total>n)         
                return;
        for (i = index; i <= n; i++){
                total += i;
                s[top++] = i;  
                dfs(i);
                total -= i;
                s[--top];      
        }
}
int  main()
{
        while (scanf("%d",&n)==1){
                k = 0;
                top = 0;
                total = 0;
                dfs(1);
        }
        return 0;
}


### 回答1: 这是一个典型的动态规划问题,可以使用动态规划来解决。 设 $dp[i][j]$ 表示把 $i$ 分解成若干个正整数之和,其中最大的数不超过 $j$ 的方案数。 则有以下状态转移方程: $$ dp[i][j]=\begin{cases} 1 & i=0 \\ 0 & i>0,j=0 \\ dp[i][j-1]+dp[i-j][j] & i>0,j>0,j\leq i \end{cases} $$ 其中第一行表示 $0$ 只能由 $0$ 一个分解而成,方案数为 $1$;第二行表示当 $i>0$ 时,若最大的数为 $0$,则无法分解成若干个正整数之和,方案数为 $0$。 最终答案为 $dp[n][n]$,即把 $n$ 分解成若干个正整数之和的方案数。 以下是实现代码: ### 回答2: 将一个正整数N分解成若干个正整数相加方法我们称为整数分解。给定一个正整数N,我们要求出N的整数分解方法总数。 我们可以使用动态规划的思想来解决这个问题。 首先,我们定义一个整数数组dp,其中dp[i]表示正整数i的整数分解方法总数。我们初始化dp[0]=1,表示当N为0时有一种分解方法。 然后,我们从1开始遍历到N,计算dp数组的每个元素。对于dp[i],我们将i分解成j和i-j,其中j可以取1到i-1之间的任意正整数。我们遍历j,将dp[i]累加上dp[i-j]即可。 最后,dp[N]就是正整数N的整数分解方法总数。我们将其输出即可。 下面是一个使用Python语言实现的示例代码: ```python def integer_decomposition(N): dp = [0] * (N + 1) dp[0] = 1 for i in range(1, N + 1): for j in range(1, i): dp[i] += dp[i - j] return dp[N] N = 7 result = integer_decomposition(N) print(f"正整数{N}的整数分解方法总数为:{result}") ``` 运行以上代码,输出结果为:正整数7整数分解方法总数为:6。表示正整数7可以有6种不同的整数分解方法。 ### 回答3: 编写一个递归函数 `integer_decomposition(N, max_num)`,其中 `N` 是要分解正整数,`max_num` 是分解中最大的正整数。函数返回以 `max_num` 开头的所有正整数分解方法。 函数中首先处理两种特殊情况:当 `N` 等于 1 时,返回一个只包含 1 的列表;当 `max_num` 等于 1 时,返回一个只包含 `N` 的列表。 对于一般情况,函数通过递归调用自己来实现分解。函数首先创建一个空列表 `result` 来存储分解的结果。 接下来,用一个循环遍历从 `max_num` 到 `N // 2` 的正整数。对于每个遍历值 `i`,首先将 `i` 添加到一个分解列表 `decomposition` 中。然后调用函数 `integer_decomposition(N - i, i)`,得到以 `i` 开头的正整数分解方法。将这些分解方法与 `decomposition` 进行组合,得到一个完整的分解结果。将该结果添加到 `result` 列表中。 循环结束后,返回 `result` 列表作为以 `max_num` 开头的正整数分解方法。 最后,在主程序中调用 `integer_decomposition` 函数并打印结果。 以下是完整的代码: ```python def integer_decomposition(N, max_num): if N == 1: return [[1]] elif max_num == 1: return [[N]] result = [] for i in range(max_num, N // 2 + 1): decomposition = [i] sub_decompositions = integer_decomposition(N - i, i) for sub_decomposition in sub_decompositions: result.append(decomposition + sub_decomposition) return result N = 7 decompositions = integer_decomposition(N, N) for decomposition in decompositions: print(decomposition) ``` 该程序会输出所有正整数 7分解方法: ``` [7] [6, 1] [5, 2] [5, 1, 1] [4, 3] [4, 2, 1] [3, 3, 1] [3, 2, 2] [3, 2, 1, 1] [2, 2, 2, 1] [2, 2, 1, 1, 1] [2, 1, 1, 1, 1, 1] [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] ```
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