(组合数学3.1.2.2)POJ 1306 Combinations(c[i][j] = c[i-1][j] + c[i-1][j-1]的实现)

本文介绍了解决POJ 1306问题的方法,通过预计算组合数来提高效率。使用C++实现了一个程序,该程序能够计算并输出特定条件下物品的组合数。
/*
 * POJ_1306.cpp
 *
 *  Created on: 2013年10月8日
 *      Author: Administrator
 */

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

unsigned int c[110][110];

void work(){
	int i,j;
	for(i = 0 ; i < 102 ; ++i){
		c[i][0] = 1;
	}

	for(i = 1 ; i < 102 ; i++){
		for(j = 1 ; j < 102 ; ++j){
			c[i][j] = c[i-1][j-1] + c[i-1][j];
		}
	}
}

int main(){
	work();

	int n,m;
	while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF,n){
		printf("%d things taken %d at a time is %d exactly.\n",n,m,c[n][m]);
	}
}

你的代码试图解决一个与医生分配和任务处理相关的优化问题,但从逻辑上看存在一些关键性错误。我们来逐步分析你写的代码,指出问题所在,并提供一个正确的解决方案。 --- ### ❓ 问题推测(基于代码逻辑): 根据输入格式和处理方式,这个问题很可能是类似于: > 有 `doctor` 个医生,要完成 `room` 个房间的任务。 > 每个房间有一系列手术(或任务),每个任务需要一定的“级别”要求。 > 医生的等级为 `level[i]`,且每位医生一次只能处理一个任务,而且只能处理不超过其能力级别的任务。 > 目标是:**最小化总成本?或者判断是否能完成所有任务?** 但你的代码中出现了以下行为: - 对每个房间的任务按降序排序。 - 将房间按最大任务值排序。 - 然后不断从每个房间取出第一个任务加到总 cost 上,直到所有房间清空。 - 如果某个房间人数超过医生数量,则输出 -1。 这暗示题目可能是类似这样的设定: > 每个房间有一组任务(必须由不同医生依次完成)。每个任务有一个难度。 > 完成一个任务的成本等于该任务的难度。 > 每位医生可以参与多个任务,但在同一时间不能在两个房间工作 —— 即:**每个医生最多在一个房间中服务一个任务。** > 因此,如果某个房间有超过 `doctor` 个任务,就无法安排(因为没有足够医生),返回 -1。 > 否则,求完成所有任务的最小总成本? 但是!你在累加的是 `m[0][0]`(当前最大首任务),然后对所有房间都 pop(0),这是不对的。 --- ## ✅ 正确理解 + 解法(假设题意如下) ### 🎯 题目还原(常见变种): 这是一个经典的贪心问题,称为 **“会议室中的任务调度” 或 “多队列任务最小代价”**。 > 有 `room` 个房间,每个房间有一些任务(正整数列表)。 > 每个任务必须由一位医生单独完成,每个医生一次只能做一个任务。 > 所有任务都要被执行。 > 每个任务的执行成本就是它的数值。 > 限制:**同一个医生不能在同一个房间里做多个任务**(即每个医生每间房最多服务一次)。 > 问:能否安排 `doctor` 名医生完成所有任务?若能,求最小总成本;否则输出 -1。 但这仍然不完全匹配。 --- 再看你的操作: ```python while m: cost += m[0][0] for i in m: i.pop(0) if i == []: m.remove(i) m.sort(key=lambda x: -x[0]) ``` 这段代码的问题非常严重: ### ⚠️ 错误点分析: 1. **在遍历列表时修改它 (`for i in m` + `m.remove`))会导致跳项或异常**。 2. `cost += m[0][0]` 表示每次取最大的首元素作为“本轮”的代价,但为什么这样? 3. `pop(0)` 是 O(n) 操作,效率低。 4. 排序后每次删除第一个元素,意味着你在模拟“轮次制”:每轮每个房间出一个任务,由一个医生处理。 - 这其实暗示了:**每个医生每轮只能处理一个任务,每轮每个房间最多提交一个任务。** - 所以整个过程像“回合制”并行执行。 --- ## ✅ 正确模型:**“轮次贪心”模型** ### 🔍 经典题目:[POJ 3263] 或类似 “Talent Show” 类型任务调度 更可能的是: > 你要安排医生去各个房间做任务。 > 每个房间的任务必须按顺序完成(或可重排),每个任务需一名医生。 > 条件:**一名医生不能在同一房间做两个任务**(所以第 i 个房间最多只能用 min(doctor, len(room_i)) 轮?) > 实际上:每个医生可以在多个房间工作,但**不能在同一个房间干两件事**。 但这还是模糊。 --- 经过反向推导,这个代码更像是在尝试解决如下问题: > 有 `room` 个房间,每个房间有若干任务(可重排顺序)。 > 你需要安排医生完成这些任务。 > 每个医生可以在多个房间工作,但**不能在同一个房间承担两个任务**。 > 所以对于房间 i,如果有 k 个任务,就需要至少 k 名不同的医生为其服务。 > → 因此,总的医生人数必须 ≥ 所有房间中任务最多的那个房间的数量。 > 即:max(len(room_i)) ≤ doctor,否则输出 -1。 > 每个任务都有一个成本,目标是最小化总成本? 但等等——你把每个房间的任务从大到小排序,然后反复取最大首任务相加,说明你在进行“逐轮最大值”累加。 --- ## ✅ 正解思路(经典题:“最小化最大轮次代价”) ### 🎯 正确题意猜测(高概率): > 有 `doctor` 名医生,`room` 个房间,每个房间有一系列任务(可以重新排序)。 > 每个任务必须被某位医生完成。 > 每位医生可以在多个房间工作,但**不能在同一个房间做两个任务**。 > 所以:第 i 个房间若有 `k_i` 个任务,则需要 `k_i` 个不同的医生为它服务。 > → 必须满足:`k_i <= doctor` 对所有 i 成立。 > 现在你可以任意分配医生、任意安排任务顺序。 > 每个任务的成本是它的值。 > 总成本 = 所有任务的成本之和? > 但显然无法改变总和。 除非……目标不是总成本,而是 **“最大医生负担” 最小化?** 或者不是。 另一种可能性更大: > 你必须将所有任务分批执行。每一轮,每个医生最多做一项任务,每个房间最多出一项任务。 > 所以每轮最多执行 `min(doctor, room_count_nonempty)` 项任务? > 不,应该是:每轮中,每个医生最多做一个任务,每个房间最多做一个任务。 → 所以每轮最多执行 `min(doctor, 当前非空房间数)` 个任务。 但我们发现你的做法是: ```python m.sort(key=lambda x: -x[0]) # 按当前最大任务排序 cost += m[0][0] # 加上最大首任务 for each room: pop first task ``` 这其实是典型的 **“Huffman-like” 贪心策略”**,用于如下问题: --- ## ✅ 正确题目还原(LeetCode / Codeforces 常见): > 有多个任务队列(房间),每个队列内任务可以重排。 > 每轮你可以从每个非空队列中选择至多一个任务执行(即每轮每个房间最多出一个任务)。 > 每轮总共最多执行 `doctor` 个任务(因为只有这么多医生)。 > 但注意:**每轮可以从多个房间取任务,只要总数 ≤ doctor**。 > 目标:最小化所有任务完成的 **“总时间 × 当前最大任务值” 的积分形式?** > 不,不太对。 等等! 你每次: - 取当前所有房间中的最大任务值(`m[0][0]`) - 然后从每一个房间拿走一个任务(`pop(0)`) - 并把这一最大值加到 cost 中 → 这表示:**每一“轮”,你让每个房间都出一个任务,由一个医生处理,本轮的开销是本轮中所有任务的最大值。** 所以: > **总成本 = 所有轮次中,该轮被执行的所有任务的最大值之和。** 这就是经典问题! --- ## ✅ 正确题意(确定): > 你有 `room` 个房间,每个房间有一组任务(正整数)。 > 每轮你可以从每个非空房间中选一个任务执行(每个房间本轮最多出一个任务)。 > 每轮最多执行 `doctor` 个任务(即最多 `doctor` 个房间可以参与本轮)。 > 但你的代码是“从所有房间同时取一个”,意味着你默认每轮所有房间都能出任务 → 隐含条件:`doctor >= room`? > 不,你的判断是 `if max(people) > doctor: print(-1)`,即某个房间任务数超过了医生总数就不行。 结合来看,真正的规则应是: > 每个医生只能在一个房间中服务一次。 > 所以对于房间 i,若有 `k_i` 个任务,就需要 `k_i` 个不同的医生来服务。 > 所以必须有:`k_i <= doctor` 对所有 i。 > 反之,只要有足够的医生覆盖每个房间的任务数即可。 > 如何安排顺序? > 每轮,你可以让一些房间提交一个任务,每个医生最多参与一轮的一个任务。 > 但为了最小化总成本,定义:**每轮的成本 = 该轮中所有被处理任务的最大值。** > 总成本 = 所有轮次的成本之和。 > 你能控制任务执行顺序,目标是最小化总成本。 --- ## ✅ 正确解法:贪心 + 轮次模拟 ### 核心思想: - 每个房间的任务应**从大到小排序**(大的任务尽量合并到同一批,避免它们分散导致多次计入 cost) - 然后进行“列扫描”:第 0 轮取所有房间的第一个任务(最大),第 1 轮取第二个,依此类推。 - 第 j 轮的成本 = 所有房间第 j 个任务中的最大值。 - 总成本 = 所有轮次的最大值之和。 > 例如: > 房间1: [5,2] > 房间2: [4,1] > 房间3: [3] > 第0轮:[5,4,3] → max=5 > 第1轮:[2,1] → max=2 > 第2轮:[] → 结束 > 总成本 = 5+2 = 7 但注意:每轮最多只能执行 `doctor` 个任务吗? 你的代码没体现这一点。 然而,在你的原始代码中,你做了: ```python while m: cost += m[0][0] for i in m: i.pop(0) ... ``` 这意味着你认为**每轮可以从所有房间各取一个任务**,即允许 `len(m)` 个任务同时执行。 这就要求:`doctor >= 当前活跃房间数` → 所以必须保证:在整个过程中,任意时刻正在执行任务的房间数 ≤ doctor 但由于每个房间的任务数是 `k_i`,那么在整个调度期间,第 j 轮活跃的房间 = 所有长度 > j 的房间 → 所以第 j 轮需要的医生数 = 满足 `len(room_i) > j` 的房间个数 → 必须满足:对所有 j,满足 `count(len(room_i) > j)` ≤ doctor 但这很难检查。 而你的代码只检查了 `max(people) > doctor` → 即 `max(k_i) > doctor`,这其实是错的! --- ## 🚫 原始代码错误总结: | 错误 | 说明 | |------|------| | `if max(people) > doctor: print(-1)` | 应该是:如果某个房间的任务数超过 doctor,则无法分配(正确) | | `for i in m: ... m.remove(i)` | 在迭代时修改列表,会引发跳项或运行时错误 | | `m[0][0]` 取最大首元素 | 但未确保此时 `m` 非空 | | 使用 `pop(0)` | 时间复杂度 O(n),应改为索引访问或倒序存储 | --- ## ✅ 正确代码(修复版): ```python doctor, room = map(int, input().split()) # level = list(map(int, input().split())) # 未使用,可能多余 missions = [] for _ in range(room): data = list(map(int, input().split())) k = data[0] tasks = data[1:k+1] tasks.sort(reverse=True) # 降序排列 missions.append(tasks) # 判断是否有房间任务数超过 doctor max_tasks_per_room = max(len(m) for m in missions) if max_tasks_per_room > doctor: print(-1) else: total_cost = 0 round_index = 0 # 最多轮数 = 最长任务序列的长度 while True: current_round_max = 0 active_rooms = 0 finished = True for m in missions: if round_index < len(m): finished = False active_rooms += 1 if m[round_index] > current_round_max: current_round_max = m[round_index] if finished: break # 检查本轮活跃房间数是否超过医生数 if active_rooms > doctor: print(-1) exit() total_cost += current_round_max round_index += 1 print(total_cost) ``` --- ### ✅ 代码解释: 1. **读入数据**:每个房间的任务数及任务列表。 2. **排序**:每个房间的任务从大到小排序,以便后续按轮次处理。 3. **合法性检查**: - 若任一房间任务数 > doctor → 无法分配(因需不同医生),输出 -1。 4. **轮次模拟**: - `round_index` 表示当前是第几轮。 - 每轮遍历所有房间,查看是否还有任务未完成。 - 收集本轮所有任务的最大值 `current_round_max`。 - 记录本轮活跃房间数(即有多少房间出任务)。 - 若活跃房间数 > doctor → 医生不够并行处理,输出 -1。 5. **输出总成本**。 --- ### 示例输入: ``` 3 3 3 5 2 2 4 1 1 3 ``` #### 处理: - 房间1: [5,2] - 房间2: [4,1] - 房间3: [3] - 第0轮:5,4,3 → max=5,active=3 ≤ doctor=3 → ok -1轮:2,1 → max=2,active=23 → ok -2轮:无 → 结束 → 输出:5+2 = **7** --- ## ❓ 相关问题建议:
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

帅气的东哥

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值