动态规划求解集合的划分

该博客主要介绍了如何使用动态规划方法来解决集合的划分问题,即给定一个包含n个元素的集合S,将其划分为k个非空且互不相交的子集,探讨了划分数S(n,k)的计算方法。" 119107552,11244177,阿里云服务器Docker安装与微服务手动部署教程,"['Docker', '阿里云服务器', '云服务', '数据库部署', '微服务']

问题 E: 集合的划分

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题目描述

设S是一个具有n个元素的集合,S=⟨a1,a2,……,an⟩S=⟨a1,a2,……,an⟩,现将S划分成k个满足下列条件的子集合S1,S2,……,SkS1,S2,……,Sk ,且满足:

1.Si ≠ ∅

2.Si ∩ Sj = ∅            (1≤i,j≤k  i≠j)

3.S1 ∪ S2 ∪ S3 ∪ … ∪ Sk = S

则称S1,S2,……,SkS1,S2,……,Sk是集合S的一个划分。它相当于把S集合中的n个元素a1,a2,……,ana1,a2,……,an 放入k个(0<k≤n<30)无标号的盒子中,使得没有一个盒子为空。请你确定n个元素a1,a2,……,ana1,a2,……,an 放入k个无标号盒子中去的划分数S(n,k)。

输入

给出n和k。


输出

n个元素a1,a2,……,an a1,a2,……,an  放入k个无标号盒子中去的划分数S(n,k)。

样例输入

10 6

样例输出

22827

 
 
 
把i个物品放入j个箱子
情况一:把i-1个物品放入j个箱子,由于每个箱子中已放入的物品不同,因此放入每个箱子的情况不同 j*dp[i-1][j]
情况二:把i-1个物品放入j-1个箱子,j单独一个箱子,因为箱子相同,因此有dp[i-1][j-1]种情况
#include<iostream>
#include<cstdio>
### 使用分治法求解集合划分问题 #### 算法概述 对于给定的正整数 \( n \) 和 \( m \),目标是计算出 \( n \) 个元素的集合 {1, 2, ..., n} 可以划分为多少个不同的由 \( m \) 个非空子集组成的集合。这个问题可以通过递推公式来高效解决,时间复杂度为线性级别[^1]。 #### 递推公式的定义 第二类斯特林数用于描述将 \( n \) 个不同元素分成 \( m \) 个非空子集的方式数量。其递推关系如下: \[ S(n, m) = S(n-1, m-1) + m \times S(n-1, m) \] 其中: - 当 \( n=0 \) 或者 \( m=0 \) 并且不满足 \( n=m=0 \) 的情况时,\( S(n,m)=0 \) - 特殊情况下当 \( n=m=0 \), 定义 \( S(0,0)=1 \) 这个递推公式表明,如果第 \( n \) 个元素单独构成一个新的子集,则方案数目等于 \( S(n−1,m−1) \); 如果加入到已有的任意一个子集中去,则有 \( m \) 种选择方式,因此总共有 \( m×S(n−1,m) \)[^3]。 #### Python 实现代码示例 下面是一个基于上述原理编写的 Python 函数 `count` 来计算第二类斯特林数: ```python def stirling_second_kind(n, k): if n == 0 and k == 0: return 1 elif n == 0 or k == 0: return 0 # Use memoization to store previously computed values dp = [[0]*(k+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, min(i,k)+1): if i == j: dp[i][j] = 1 else: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + j * dp[i-1][j] return dp[n][k] print(stirling_second_kind(5, 3)) # Example output: 25 ``` 此程序利用动态规划的思想存储中间结果以提高效率,并最终返回所求的结果[^4]。
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