整数划分n划分成不大于k的放法数

大意为n用1,2,3,、、、、k的数表示n,求种数?

实际为完全背包问题,并且用大数拼接代码如下:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
    int n,m,i,j,k;
    long long dp[1002],a[1002];
    long long inf=1e18;
    while(~scanf("%d%d",&n,&m))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        memset(a,0,sizeof(dp));
        dp[0]=1;
           for(i=1;i<=m;i++)
            for(j=i;j<=n;j++)
               {
                   a[j]=a[j]+a[j-i]+(dp[j]+dp[j-i])/inf;
                   dp[j]=(dp[j]+dp[j-i])%inf;
               }
               if(a[n]) printf("%lld",a[n]);
         printf("%lld\n",dp[n]);

    }
    return 0;
}


### 问题分析 将正整 $ n $ 拆分超过 $ k $ 的正整之和的方案,是一个经典的动态规划问题。该问题要求统计所有可能的拆分方式,其中每个拆分项都超过 $ k $。 例如,当 $ n = 5 $, $ k = 3 $ 时,合法的拆分包括: - $ 5 = 3 + 2 $ - $ 5 = 3 + 1 + 1 $ - $ 5 = 2 + 2 + 1 $ - $ 5 = 2 + 1 + 1 + 1 $ - $ 5 = 1 + 1 + 1 + 1 + 1 $ 总共有 5 种同的划分方式。 ### 动态规划解法 #### 状态定义 设 $ dp[i][j] $ 表示将整 $ i $ 拆分若干个大于 $ j $ 的正整之和的方案。 #### 状态转移方程 - 如果当前考虑的最大为 $ j $,则有两种情况: - 使用 $ j $,即只用 $ 1 \sim (j-1) $ 来拆分 $ i $,对应的状态是 $ dp[i][j-1] $。 - 使用 $ j $,此时可以将 $ i $ 减去 $ j $,然后继续拆分 $ i-j $,但仍然限制最大值为 $ j $,对应的状态是 $ dp[i-j][j] $。 因此,状态转移方程为: $$ dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-j][j] $$ #### 初始条件 - $ dp[0][j] = 1 $:表示拆分任何(空集)也是一种方案。 - $ dp[i][0] = 0 $:没有正整可供拆分时,无法构任何有效方案。 - $ dp[i][j] = 0 $ 当 $ i < 0 $:负可能被拆分。 #### 最终结果 最终答案为 $ dp[n][k] $。 ### Python 实现代码 ```python def count_partition(n, k): # 初始化二维DP组 dp = [[0] * (k + 1) for _ in range(n + 1)] # 初始条件:dp[0][j] = 1 for j in range(k + 1): dp[0][j] = 1 # 填充DP表 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, k + 1): if i < j: dp[i][j] = dp[i][j-1] else: dp[i][j] = dp[i][j-1] + dp[i-j][j] return dp[n][k] ``` ### 时间复杂度与空间优化 - **时间复杂度**:$ O(n \cdot k) $ - **空间复杂度**:$ O(n \cdot k) $ 如果只需要一维组进行状态转移,也可以优化空间到 $ O(n) $,但需要从后向前更新。 ### 示例运行 对于 $ n = 5 $, $ k = 3 $,调用 `count_partition(5, 3)` 返回的结果为 **5**,与上述列举的拆分方式一致。 ---
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