洛谷 台阶问题

洛谷台阶问题解析与解决方案
该博客讨论了洛谷网站上的一道台阶问题(P1192),要求求解在有限步长的情况下到达指定台阶的不同方式数。博主分享了解题思路,包括观察数字规律并得出递推公式,指出在编程实现时需要注意的常见错误,如未正确取模。最后,提供了正确代码以解决这个问题。

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P1192#submit

题目要求

有NN级的台阶,你一开始在底部,每次可以向上迈最多KK级台阶(最少11级),问到达第NN级台阶有多少种不同方式。

输入格式
两个正整数N,K。

输出格式
一个正整数,为不同方式数,由于答案可能很大,你需要输出ans \bmod 100003ansmod100003后的结果。

输入输出样例
输入
5 2
输出
8
说明
对于20%20%的数据,有N ≤ 10, K ≤ 3N≤10,K≤3;

对于40%40%的数据,有N ≤ 1000N≤1000;

对于100%100%的数据,有N ≤ 100000,K ≤ 100N≤100000,K≤100。

解题思路

这一题走了好多弯路…
解题思路就是找数字之间的规律:
k=2 : 1 2 3 5 8 13 21 34…
k=3 : 1 2 4 7 13 24 44 81…
k=4 : 1 2 4 8 15 29 56 108…
k=5 : 1 2 4 8 16 31 61 120…
这样看下来是不是找到规律了?前k项是2的i-1次方
k后面的数字也很有规律,a[i]=2*a[i-1]-a[i-k-1]

总结一下错误的原因:复杂度高了?for套for,其实找到规律,就不会有这个错了;第4个板块不过?是因为是因为输出时没有对a[n]再次取模!;总是wa?是因为忘记取模了…

正确代码

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>

using namespace std;
typedef long long ll;
const ll mod=100003;
const ll maxn=1e5+7;
ll a[maxn];


int main()
{
    int n,k;
    memset(b,0,sizeof(b));
    cin>>n>>k;
    a[0]=1;
    a[1]=1;
    for(int i=2;i<=k;i++)
       {
           a[i]=(a[i-1]*2)%mod;   //前k项都为2的i-1次方;
       }
    for(int i=k+1;i<=n;i++){
        a[i]=(a[i-1]*2-a[i-k-1])%mod;
    }
    cout<<(a[n]+mod)%mod<<endl; //这里一定要再次取模!!!
    return 0;
}
### 关于洛谷平台上的“过河问题”的算法题及其解法 #### 动态规划方法解析 对于“过河卒”这问题,动态规划是种常见的高效解决方案。通过定义 `dp[i][j]` 表示从起点到位置 `(i, j)` 的路径数,可以利用状态转移方程来计算最终的结果。具体的状态转移方程如下: \[ dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] \] 其中需要注意的是,在存在障碍物的情况下(例如马的控制点),需要额外处理这些特殊的位置。如果某个格子被标记为不可,则其对应的 `dp[i][j]` 值应设为 0。 以下是基于上述思路的个典型实现代码片段: ```java public class Main { public static void main(String[] args) throws IOException { BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in)); String[] start = br.readLine().split(" "); int n = Integer.parseInt(start[0]); int m = Integer.parseInt(start[1]); long[][] dp = new long[n + 2][m + 2]; boolean[][] block = new boolean[n + 2][m + 2]; // 初始化边界条件 dp[1][1] = (block[1][1]) ? 0 : 1; for(int i=1;i<=n;i++) { for(int j=1;j<=m;j++) { if(!block[i][j]){ dp[i][j] += dp[i-1][j] + dp[i][j-1]; } } } System.out.println(dp[n][m]); } } ``` 此代码实现了基本的动态规划逻辑,并考虑到了可能存在的障碍物影响[^4]。 #### 马步跳跃的影响分析 在实际题目中,“马拦过河卒”增加了复杂度,因为不仅需要避开马所在的具体位置,还需要规避所有能够步跳到的地方。这要求程序设计者不仅要记录棋盘上哪些地方可以直接访问,还要提前预判并封锁那些潜在受威胁区域[^2]。 #### 数据类型的选取考量 早期尝试可能会采用简单的递归来解决问题,但对于较大规模的数据集来说效率低下且容易超出时间限制。另外值得注意的点是在累计路径数目时选用合适的数据存储形式非常重要;比如当累积值很大时应该选择更大范围支持的数据类型像Java中的Long而不是Int以防溢出情况发生[^3]。 #### 性能优化建议 为了提高执行速度减少不必要的重复运算,除了运用记忆化搜索外还可以探索其他更高效的策略如迭代代替递归等方式进步提升整体表现水平。
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