【PAT】1103 Integer Factorization (30 分)

本文探讨了一种改进的算法设计,不再从传统的index开始,而是从index-1起始,以提高效率。通过实例展示了如何在代码中实现这一变化,并优化了动态规划求解过程。重点在于解决大规模问题时的性能提升和内存优化。

大的index开头,

当前方案还从index开始,下一方案从index-1开始。

当前方案下一个还可以是index

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,k,p;
#define maxn 420
vector<int> t;
void initT(){
    int i=0;
    while(pow(i,p)<=n){
        t.push_back(pow(i,p));
        i++;
    }
}
int max_fac=-1;
vector<int> temp_ans,ans;
void dfs(int root,int temp_k,int temp_sum,int temp_fac){
    if(temp_sum>n) return;
    if(temp_k==k){
        if(temp_sum==n && temp_fac>max_fac){
            ans=temp_ans;                         //vector好处:互相赋值
            max_fac=temp_fac;
        }
        return;
    }
    //2:当前位置:index递减 or index
    //  下一位置:index递减 or index
    while(root>=1){
        if(temp_sum+t[root]<=n){
            temp_ans[temp_k]=root;
            dfs(root,temp_k+1,temp_sum+t[root],temp_fac+root);
        }
        root--;
    }
}
int main(){
    cin>>n>>k>>p;
    initT();
    temp_ans.resize(k);

    //1:index从t[t.size()-1]开始
    dfs(t.size()-1,0,0,0);//n太大了,利用最大size()可以放小很多

    if(ans.empty()){
        cout<<"Impossible";
        return 0;
    }
    cout<<n<<" = ";
    for(int i=0;i<ans.size();i++){
        if(i==0) cout<<ans[i]<<"^"<<p;
        else     cout<<" + "<<ans[i]<<"^"<<p;
    }
    return 0;
}

03-08
PAT 1103 "Integer Factorization" 是一个编程挑战,通常出现在PAT(Programming Ability Test)高级考试中。该问题涉及给定三个正整数 N, K 和 P 后,尝试找到K个非负整数$a_1$, $a_2$, ..., $a_k$使得$(a_1)^P + (a_2)^P + ... + (a_K)^P = N$成立,并且这些整数的和尽可能的大。 对于这个问题,深度优先搜索(DFS)算法被广泛采用来解决。为了提高效率,解决方案中经常包括剪枝策略以减少不必要的计算路径。例如,在探索过程中如果发现当前路径不可能达到更好的解,则立即停止对该路径的进一步探索。 一些关键点如下: - DFS用于枚举可能的选择组合。 - 可行性剪枝用来避免进入不会产生更优结果的状态空间树支。 - 最优化剪枝帮助提前终止那些即使继续下去也无法得到比已知更好答案的情况。 此外,关于这个特定的问题,网络上存在多种资源提供了解决方案以及测试数据生成器和验证程序等辅助工具,这有助于参赛者更好地理解和准备此类题目。 ### 示例代码片段 下面是一个简化的伪代码例子展示如何实现DFS加剪枝的方法求解此题: ```python def dfs(index, nowk, sum_val, facsum): # 剪枝条件和其他逻辑... if index == len(fac): return # 不选择当前元素 dfs(index + 1, nowk, sum_val, facsum) # 如果选择了当前元素并且满足条件则递归调用 for i in range(...): # 这里应该有一个循环或者其他方式确保可以多次选取同一个因子 new_sum = sum_val + ... new_facsum = facsum + ... if not is_valid(new_sum, new_facsum): break update_best_solution_if_needed() dfs(index, nowk + 1, new_sum, new_facsum) # 初始化参数并启动搜索过程 dfs(start_index, initial_nowk, initial_sum, initial_facsum) ``` 请注意实际编码时还需要考虑边界情况处理、输入输出格式以及其他细节调整。
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