分球问题(DP/C++)



分球
【题目描述】有N个标号的球分到M个无差别的盒子里,每个盒子至少有一个球,问方案数?
【输入文件】
每部分一行两个数N,M。
【输出文件】
每组数据一行一个数,表示方案数。
【样例输入】
4 2
【样例输出】
7
【样例解释】
N=4,M=2
1,2 3 4
2,1 3 4
3,1 2 4
4,1 2 3
1 2,3 4
1 3,2 4
1 4,2 3
【数据规模】
对于20%的数据,满足1=<N,M<=10;
对于100%的数据,满足1=<N,M<=100。

很简单的DP,i个球放在j个盒子里的情况数等于i-1个球放在j个盒子里的情况数×j加上i-1个球放在j-1个盒子中的情况数,相当于第i个球可以放在j个盒子中任意一个,或者第i个球放在第j个新的盒子里。状态转移方程f[i][j]=f[i-1][j]*j+f[i-1][j-1]。注意初始化f[0][0]=1,其余都是0,代码如下

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

int f[101][101];

int main()
{
	int n,m;
	int i,j;
	cin >> n >> m;
	memset(f,0,sizeof(f));
	f[0][0]=1;
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		for(j=1;j<=m;j++)
		{
			if (i<j)
			{
				f[i][j]=0;
				continue;
			}
			f[i][j]=f[i-1][j]*j+f[i-1][j-1];
		}
	}
	cout << f[n][m] << endl;
	return 0;
}

区间动态规划是处理序列或区间最优解问题的一类重要方法,可用于解决戳气问题。在戳气问题中,给定 `n` 个气,每个气上标有一个数字,戳破气 `i` 可获得 `nums[left] * nums[i] * nums[right]` 的硬币(`left` 和 `right` 是 `i` 的相邻气),戳破后 `left` 和 `right` 变成相邻,需要求能获得的最大硬币数量 [^2][^3]。 以下是使用 C++ 实现区间动态规划解决戳气问题的代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int maxCoins(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); // 创建一个新的数组,在原数组前后各添加一个值为 1 的气 vector<int> newNums(n + 2); newNums[0] = 1; newNums[n + 1] = 1; for (int i = 0; i < n; i++) { newNums[i + 1] = nums[i]; } // 创建二维动态规划数组 dp vector<vector<int>> dp(n + 2, vector<int>(n + 2, 0)); // 区间长度从 2 开始逐渐增大 for (int len = 2; len <= n + 2; len++) { for (int i = 0; i <= n + 2 - len; i++) { int j = i + len; // 枚举区间内最后一个戳破的气 k for (int k = i + 1; k < j; k++) { dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j] + newNums[i] * newNums[k] * newNums[j]); } } } return dp[0][n + 1]; } int main() { vector<int> nums = {3, 1, 5, 8}; cout << "能获得的最大硬币数量: " << maxCoins(nums) << endl; return 0; } ``` 在上述代码中,首先创建一个新的数组 `newNums`,在原数组前后各添加一个值为 1 的气,方便处理边界情况。然后创建二维动态规划数组 `dp`,`dp[i][j]` 表示戳破区间 `(i, j)` 内所有气能获得的最大硬币数量。通过三重循环,外层循环控制区间长度,中层循环控制区间的起始位置,内层循环枚举区间内最后一个戳破的气 `k`,并更新 `dp[i][j]` 的值。最终,`dp[0][n + 1]` 即为戳破所有气能获得的最大硬币数量。
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