波动数列 蓝桥杯

标题:波动数列
观察这个数列:
1 3 0 2 -1 1 -2 ...
这个数列中后一项总是比前一项增加2或者减少3。
栋栋对这种数列很好奇,他想知道长度为 n 和为 s 而且后一项总是比前一项增加a或者减少b的整数数列可能有多少种呢?

【数据格式】
输入的第一行包含四个整数 n s a b,含义如前面说述。
输出一行,包含一个整数,表示满足条件的方案数。由于这个数很大,请输出方案数除以100000007的余数。

例如,输入:
4 10 2 3
程序应该输出:
2

【样例说明】
这两个数列分别是2 4 1 3和7 4 1 -2。

【数据规模与约定】
对于10%的数据,1<=n<=5,0<=s<=5,1<=a,b<=5;
对于30%的数据,1<=n<=30,0<=s<=30,1<=a,b<=30;
对于50%的数据,1<=n<=50,0<=s<=50,1<=a,b<=50;
对于70%的数据,1<=n<=100,0<=s<=500,1<=a, b<=50;
对于100%的数据,1<=n<=1000,-1,000,000,000<=s<=1,000,000,000,1<=a, b<=1,000,000。

资源约定:
峰值内存消耗 < 256M
CPU消耗  < 1000ms

请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。
所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
注意: main函数需要返回0
注意: 只使用ANSI C/ANSI C++ 标准,不要调用依赖于编译环境或操作系统的特殊函数。
注意: 所有依赖的函数必须明确地在源文件中 #include <xxx>, 不能通过工程设置而省略常用头文件。
提交时,注意选择所期望的编译器类型。

这题目确实有些难度,也是一道很好的DP题目,自己没做出来,就看了很多题解。

简单将我的看法总结一下,题目数据很大,所以DFS是肯定没法直接用的,这时候就会想到DP 方法,题目中a,b数量之和为定值,只需要去求得a的数量就可以得到b的数量。这里就有些跟01背包相同,设数列首项为t,F(i)={a,-b},第i项加上F(i)为第i+1项。所以第2项可表示为t+F(1),第2项可表示为t+F(1)+F(2),第3项可表示为t+F(1)+F(2)+F(3)...........把第一项到第n项累加起来可得表达式n*t + (n-1)F(1) + (n-2)F(2) + ....... +F(n-1) =s。n*t =  s  - {(n-1)F(1) + (n-2)F(2) + ....... +F(n-1)}。由于F(i)不为a就为-b,设有c个a,F(i)的系数相加共有1+2+......+n-1 = (n-1)*n/2项目,所以共有c-(n-1)*n/2个b。所以令temp =  s - c*a + ((n-1)*n/2 - c)*b,当temp%n = = 0时,说明temp == n*t,满足要求。并且,c为1~n-1个数中的若干个数组合相加而得的,每一种组合都是一种方案,到此,我们就可以发现这题已经转化为求01背包问题的方案数了。即从体积为1~n-1的物品中有几种方案能够恰好填满背包。 
 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define MOD 100000007  
#define MAXN 1100  
long long  n,s,a,b; 
long long all;
long long Bo[2][MAXN*MAXN];//作为滚动数组 
int p=0;
//p为滚动数组标识,表示当前操作数组的第几行,(例如当前计算第i行,p指向操作Bo数组第0行,逻辑上i-1行是Bo数组第1行)
void dp()
{
	long i,j;
	Bo[p][0]=1;
	for(i=1;i<n;i++)
	{
		p=1-p;
		for( j=0;j<=(i+1)*i/2;j++)
		{
			
			if(i>j)
			{
				Bo[p][j]=Bo[1-p][j];
			}
			else{
				Bo[p][j]=(Bo[1-p][j]+Bo[1-p][j-i])%MOD;
			}
		}
	}
}
 long long   sum()
{
	long long count = 0;
	long long temp;
	for(int i=0;i<=all;i++)
	{
		temp = s - i*a + (all-i)*b;
		if(temp%n==0)
		{
			count =(count+Bo[p][i])%MOD;
		}
	}
	 return count ;
}
int main ()
{
	
	while (cin>>n>>s>>a>>b)
	{
		all = n*(n-1)/2;
		dp();
		long long jieguo = sum()%MOD;
		cout<<jieguo;
	}
	return 0;
} 

本文章参考了该大神的博客:https://blog.youkuaiyun.com/more_ugly_less_bug/article/details/54957478

<think>好的,我现在需要解决用户关于蓝桥杯接龙数列问题的查询。用户提到了两个引用,都是关于接龙数列的题目和解题思路。首先,我得先理解什么是接龙数列。根据引用[1],接龙数列是前一个数的末位数字与下一个数的第一位相同的数列,比如37、798、888。所以,接龙数列的关键在于相邻数字的首尾相连。 用户的问题是如何找到使给定数字串成为接龙数列所需删除的最少数字个数。根据引用[1]和[2],解题思路是逆向思维,将问题转换为求最长接龙子序列的长度,然后用原序列长度减去这个长度,得到最少删除数。这种方法常见于动态规划问题中,比如最长递增子序列的问题。 接下来,我需要考虑如何动态规划来解决这个问题。动态规划的关键在于状态的定义和转移方程。根据引用[2],这里可能用动态规划来记录以某个数字结尾的最长子序列长度。例如,dp[i]表示以数字i结尾的最长接龙数列长度。对于每个数字,取出其首位a和末位b,然后查看当前以a结尾的最长长度,并更新以b结尾的dp值。 举个例子,假设当前数字是123,首位是1,末位是3。那么,dp[3] = max(dp[3], dp[1] + 1)。这样,遍历所有数字后,最大的dp值就是最长接龙子序列的长度,原长度减去这个值即为答案。 我需要验证这个思路是否正确。比如,测试用例如题目中的例子:11 121 22 12 2023,最长接龙子序列是11、121、22、2023,长度4,所以需要删除1个数字。这样计算是正确的。 另外,要考虑处理数字的首位和末位的效率。比如,如何快速得到一个数字的首位?可以通过循环除以10直到小于10来得到首位,或者将数字转为字符串取第一个字符。同样,末位可以直接取模10。 然后,我需要考虑代码实现的结构。初始化一个长度为10的数组dp,分别代表0-9结尾的最长长度。遍历每个数字时,提取首位a和末位b,然后更新dp[b]为max(dp[b], dp[a] + 1)。这样时间复杂度是O(n),空间O(1),非常高效。 可能的问题点:如何处理数字的首位,尤其是当数字为0的情况?比如,数字0的首位是0,而如果数字是05这样的,可能输入中不会有前导零,但题目中的数字是否可能有前导零需要确认。根据题目描述,给出的数字可能不会有前导零,所以处理时可以忽略这种情况。 现在,将这些思路整理成步骤清晰的解释,并给出示例代码。同时,生成相关问题,比如动态规划的应用、时间复杂度分析、优化方法等。 总结,用户需要详细的解题思路和代码实现,以及相关的问题扩展。我需要确保回答符合系统级指令,特别是数学表达式和代码块的正确格式,使用中文,并添加引用标识。</think>### 蓝桥杯接龙数列问题解析 **问题描述** 给定一个数字序列,求使其成为接龙数列所需删除的最少数字个数。接龙数列定义为前一个数的末位数字与下一个数的首位数字相同的数列,例如:$37 \rightarrow 798 \rightarrow 888$。 --- ### 解题思路 **逆向思维转换** 将“删除最少数字”转换为“求最长接龙子序列长度”: $$最少删除数 = 原序列长度 - 最长接龙子序列长度$$ **动态规划实现** 1. **状态定义**:设$dp[b]$表示以数字$b$结尾的最长接龙序列长度。 2. **状态转移**: 对于每个数字$num$,提取其首位$a$和末位$b$,则: $$dp[b] = \max(dp[b], dp[a] + 1)$$ 3. **初始化**:$dp$数组初始化为全0。 4. **结果**:最终结果为原序列长度减去$dp$数组中的最大值[^1][^2]。 --- ### 代码实现(Python) ```python n = int(input()) nums = input().split() dp = [0] * 10 # 0~9结尾的最长接龙序列长度 for num in nums: a = int(num[0]) # 首位 b = int(num[-1]) # 末位 dp[b] = max(dp[b], dp[a] + 1) max_length = max(dp) print(n - max_length) ``` --- ### 算法分析 1. **时间复杂度**:$O(n)$,仅需一次遍历。 2. **空间复杂度**:$O(1)$,仅使用固定大小的$dp$数组。 3. **适用场景**:数字序列长度较大时(如$n \leq 10^5$)仍高效。 ---
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