信息学奥赛一本通 1317 组合的输出

1317:【例5.2】组合的输出


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【题目描述】

排列与组合是常用的数学方法,其中组合就是从n个元素中抽出r个元素(不分顺序且r≤n),我们可以简单地将n个元素理解为自然数1,2,…,n,从中任取r个数。

现要求你用递归的方法输出所有组合。

例如n=5,r=3,所有组合为:

1 2 3   1 2 4   1 2 5   1 3 4   1 3 5   1 4 5   2 3 4   2 3 5   2 4 5   3 4 5

【输入】

一行两个自然数n、r(1<n<21,1≤r≤n)。

【输出】

所有的组合,每一个组合占一行且其中的元素按由小到大的顺序排列,每个元素占三个字符的位置,所有的组合也按字典顺序。

【输入样例】

5 3

【输出样例】

  1  2  3
  1  2  4
  1  2  5
  1  3  4
  1  3  5
  1  4  5
  2  3  4
  2  3  5
  2  4  5
  3  4  5
//1317 
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,r;//可用数字 数字位数 
int ans[25];//答案
bool flag[25];//储存已用数字
void dfs(int step)
{
	if (step==r+1)//结果完成运算 
	{
		for (int i=1;i<=r;i++)//输出 
		{
			cout << setw(3) << ans[i];
		}
		cout <<endl;//换行 
		return ;//继续可能 
	 }
	for (int i=1;i<=n;i++)//遍历所有可用数字
	{
		if (!flag[i]&&i>ans[step-1])
		//数字未用过 答案中顺序排放
		{
			ans[step]=i;//数字放入答案组合中
			flag[i]=true;//数字设置为已用过
			dfs(step+1);//递归
			flag[i]=false;//回溯 
		 } 
	  }  
 } 
int main()
{
	cin >> n >> r;//输入 
	dfs(1);//从第1个数字开始 
	return 0;
}

### 关于信息学奥赛一本 1389 的题目解析 目前未找到具体针对 **信息学奥赛一本 1389** 的官方解析或详细描述。然而,基于已有的参考资料以及常见的信息学竞赛题型模式,可以推测该题目可能涉及递归、动态规划或其他算法设计思路。 #### 基础分析 常情况下,信息学奥赛中的递归问题会遵循类似的逻辑框架:将复杂的大规模问题拆分为若干个小规模子问题,并过递归调用逐一解决这些子问题[^1]。这种策略不仅适用于经典的组合计数问题(如放苹果),还广泛应用于其他领域,比如汉诺塔问题的移动路径计算[^2] 和约瑟夫环问题的模拟实现[^3]。 如果假设 **信息学奥赛一本 1389** 是一道典型的递归类题目,则其核心思想可能是利用分治法或者记忆化搜索来优化时间效率。下面提供一种用的递归解决方案模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; // 定义递归函数原型 int solve(int param1, int param2); int main() { int input1, input2; cin >> input1 >> input2; // 输入参数 // 调用递归函数并打印结果 cout << solve(input1, input2) << endl; return 0; } // 实现具体的递归逻辑 int solve(int M, int N) { if (base_case_condition(M, N)) { // 判断基础条件是否满足 return base_value; // 返回初始值 } // 分解为更小的子问题 return recursive_call_1 + recursive_call_2; } ``` 上述代码片段展示了如何构建一个基本的递归程序结构。需要注意的是,在实际编写过程中应特别关注边界情况处理以及性能优化措施,例如引入缓存机制减少重复计算次数。 #### 动态规划视角下的潜在解答方式 对于某些特定类型的递推关系式而言,采用自底向上的动态规划方法往往能够显著提升运行速度。假如本题存在状态转移方程 `f[i][j]` 表达某种属性变化规律的话,那么完整的DP表格填充流程大致如下所示: ```cpp for (int i = min_val; i <= max_val; ++i){ for (int j = start_range; j <= end_range; ++j){ dp_table[i][j] = optimal_choice(dp_table[i-1][j], dp_table[i][j-1]); } } cout << dp_table[target_x][target_y]; // 输出最终答案 ``` 这里的关键在于明确各个维度所代表的实际意义及其相互之间的依赖关系。 --- ###
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