HNUCM-OJ 1401: 递归求解

本文介绍了一种使用递归算法求解特定交错序列前n项的方法,该序列由正负相间的分数组成。通过一个Java实现的例子,展示了如何根据输入的n值,递归计算序列的值,并将结果精确到小数点后六位。

http://acm.hnucm.edu.cn/JudgeOnline/problem.php?id=1401
题目描述:
使用递归编写一个程序,求以下数列的前n项:
s=1−1/2+1/3−1/4+1/5−1/6+…+1/n
输入
多组数据输入,每组输入一个正整数n
输出
输出前n项的结果(精确到小数点后六位)
样例输入 Copy
1
样例输出 Copy
1.000000
来源/分类
算法分析与设计

public class Main {
    public static void main(String args[]){
        Scanner sc=new Scanner(System.in);
        while(sc.hasNext()){
            int scc=sc.nextInt();
            DecimalFormat format   =   new   DecimalFormat("0.000000");
            System.out.println(format.format(gcc(scc)));
        }
    }
    public static Double  gcc(int acc){
        if(acc <= 1){
            return 1.000000;
        }else {
            if(acc%2==0){
                return gcc(acc-1)-(1.000000/acc);
            }
            else{
                return gcc(acc-1) + (1.000000/acc);
            }
        }
    }
}
### 关于HNUCM-OJ平台上的0-1背包问题是经典的动态规划问题之一,在给定容量的背包下,如何选择物品使得所选物品的价值最大。每个物品要么被完全放入背包中,要么不放,不允许分割。 #### 题目描述 假设有一个容量为`W`的背包以及若干个不同重量和价值的物品。每种物品仅有一件,可以选择是否将其放入背包内。目标是在不超过背包容量的前提下使背包容纳的物品总价值最大化。 具体来说,对于第`i`个物品有对应的重量`w[i]`和价值`v[i]`,其中`i∈[1,n]`表示共有`n`个不同的物品可供挑选。现在要计算能获得的最大价值是多少? #### 动态规划解法思路 定义状态转移方程如下: 设`dp[j]`代表当背包容量为`j`时可以达到的最大价值,则状态转移关系可表述为: \[ dp[j]=\max(dp[j],dp[j-w_i]+v_i)\quad \text{for all}\ j>=w_i \] 初始条件设置为`dp[0]=0`,即没有任何空间的情况下所能获取到的最大价值自然就是零;而对于其他的`dp[j] (j>0)`初始化为负无穷大(-∞),意味着这些位置暂时还没有找到可行解。 通过上述方式构建二维数组来保存中间结果,并最终返回最后一项作为答案。 #### Java实现代码示例 ```java import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int N = sc.nextInt(); // 物品数量 int W = sc.nextInt(); // 背包容量 int[] weight = new int[N + 1]; int[] value = new int[N + 1]; for (int i = 1; i <= N; ++i){ weight[i] = sc.nextInt(); value[i] = sc.nextInt(); } int[][] dp = new int[N + 1][W + 1]; for (int i = 1; i <= N; ++i) for (int j = 1; j <= W; ++j) if (weight[i] > j) dp[i][j] = dp[i - 1][j]; else dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); System.out.println(dp[N][W]); } } ``` 此段代码实现了基于动态规划算法解决0-1背包问题的方法[^1]。
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