输入两个参数,N和M,用M个数字加起来等于N.

本文介绍了一种解决子集求和问题的方法,即找出数组中哪些子集的元素之和等于给定的目标值。通过全枚举的方式,利用位运算来遍历所有可能的子集组合,并检查它们的总和是否与目标值相等。

编程题:输入两个参数,N和M,用M个数字加起来等于N.

 

我理解成了从M个数中,找出和为N的组合。

 

public class SubSet {

    public static void main(String[] args) {
        int[] m = { 1, 2, 3, 4 };
        int n = 3;

//        getBinarySubSet(5);
        getGroupSumEqualN(m, n);
    }

    public static void getGroupSumEqualN(int[] m, int n) {
        // get list which contains integer < n;
        List<Integer> newM = new ArrayList<Integer>();
        for(int i : m) {
            if(i <= n)
                newM.add(i);
        }
        
        System.out.println(newM);

        // take subset
        int sum;
        int len = newM.size();

        for(int subSet = 0, backSubSet = 0; subSet < (0x1 << len); subSet = backSubSet + 1) {
            sum = 0;
            backSubSet = subSet;
            for(int i =0; i<len; i++) {
                if((subSet & 0x01) == 1) {
                    sum += newM.get(i);
                }
                subSet = subSet >> 1;
            }
            if(sum == n) {
                System.out.println(Integer.toBinaryString(backSubSet));
            }
        }
    }

    static List<Integer> getBinarySubSet(int n) {
        // sample : n = 3, get "000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 111".
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        if(n < 1)
            return list;
        int i = 0x00;
        while(i < (0x01 << n)) {
            System.out.println(Integer.toBinaryString(i));
            list.add(i);
            i++;
        }
        return list;
    }
}

 

 

输入时:

[1, 2, 3]
11
100

 

 

就是1+2,和3的组合。其中用的关键了全枚举所有组合。

<think> 首先,用户的问题是如何编写代码实现输入两个整数mn,并计算m的n次幂。我需要基于提供的引用内容来回答,但引用内容似乎不完整或混乱。让我分析一下引用: - 引用[1]:展示了一个C++程序,使用递归法计算m的n次幂。函数han(m, n)递归地计算m的n次幂。当n=0时返回1,n=1时返回m,否则返回m * han(m, n-1)。主函数读取输入并输出结果。 - 引用[2]:讨论了在Python中实现计算整数n次幂的函数。选项A定义了一个函数power(x, n=2),使用循环计算x的n次幂,默认n=2。输入处理使用mapsplit,然后解包参数。选项A是正确的实现。 - 引用[3]:似乎是一个片段,提到递归算法在Java中,但内容不完整混乱,可能无关。 用户的需求是编写代码实现输入两个整数mn,计算m的n次幂。既然引用提到了递归法迭代法(循环),我应该提供多种方法。用户指定了“编写代码”,所以需要提供完整的代码示例。 系统指令要求: - 所有行内数学表达式用$...$格式。例如,幂运算应写为 $m^n$。 - 独立公式用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添引用标识,如 [^1]。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 用户提到了“参考站内引用”,所以我应该基于引用内容来构建答案。引用[1]是递归方法在C++,引用[2]是迭代方法在Python。 可能的实现方式: 1. **递归法**:如引用[1]所示,递归计算幂。但需要注意,递归在n很大时可能导致栈溢出。 2. **迭代法**:如引用[2]的选项A,使用循环计算幂。 3. 其他优化方法:如快速幂算法(分治法),这比简单的递归或迭代更高效,但用户没有指定,引用中没有明确提到。 在引用[1]中,代码是递归的,但效率不高,因为它有O(n)的时间复杂度。快速幂算法可以优化到O(log n)。 在引用[2]中,Python代码是迭代法,同样O(n)时间复杂度。 我应该提供多种实现:递归、迭代,可能包括快速幂。 由于用户没有指定语言,我应该选择一种常见的语言。引用中有C++Python,所以我可以用Python,因为它更通用。 步骤: 1. **介绍问题**:计算 $m^n$,其中mn是整数。 2. **提供方法**: - 递归方法:解释并给出代码。 - 迭代方法:解释并给出代码。 - 快速幂方法:优化版本。 3. **代码实现**:提供完整的代码示例。 4. **添引用标识**:在引用内容时添,如 [^1]。 5. **生成相关问题**:在最后添相关问题。 用中文回答。 结构化回答: - 先简要介绍计算幂的方法。 - 然后提供代码。 - 最后相关问题。 代码部分需要用代码块。 系统指令说“生成相关问题”,所以在结束时添。 确保LaTeX语法正确:例如,幂写为 $m^n$。 可能的代码实现: 在Python中: - 递归方法: def power_recursive(m, n): if n == 0: return 1 elif n == 1: return m else: return m * power_recursive(m, n-1) 但需要处理n为负数?用户问题没说n是否非负。引用中假设n>=0。 在引用[1]中,n是long long,但代码只处理n>=0。同样在引用[2],n是整数,假设非负。 用户说“整数mn”,可能是正整数或非负整数。为简单起见,假设n非负。如果n为负,可以取倒数,但代码会更复杂。基于引用,我假设n非负。 - 迭代方法: def power_iterative(m, n): result = 1 for i in range(n): result *= m return result 这是引用[2]的选项A的方式。 - 快速幂方法(分治法): def power_fast(m, n): if n == 0: return 1 elif n % 2 == 0: half = power_fast(m, n // 2) return half * half else: return m * power_fast(m, n - 1) 或者迭代版本更高效。 快速幂递归: def power_fast(m, n): if n == 0: return 1 half = power_fast(m, n // 2) if n % 2 == 0: return half * half else: return m * half * half # 或者 m * power_fast(m, n-1),但直接使用half更好 在else分支,n是奇数,所以可以返回 m * half * half。 例如,n=5: half = power(m,2), then m * half * half = m * (m^2) * (m^2) = m^5。是的。 现在,对于输入处理:用户说“输入两个整数mn”,所以在主程序需要读取输入。 在Python,可以用 input().split(),然后转换为整数。 引用[2]中使用了 num = map(int, input().split()),然后 power(*num)。 所以我可以类似。 提供多个方法,但用户可能只需要一种。我可以先展示一个简单的,然后讨论其他。 既然引用提到了递归迭代,我可以提供两者。 最终结构: 1. 介绍:计算 $m^n$ 的方法。 2. 递归方法实现。 3. 迭代方法实现。 4. 可选:快速幂方法。 5. 输入处理示例。 6. 相关问题。 添引用:当提到引用内容时,如递归法参考引用[1],迭代法参考引用[2]。 引用[1]是C++递归,引用[2]是Python迭代。 所以我说:递归方法如引用[1]所示,迭代方法如引用[2]所示。 在代码块中,我可以写自己的版本。 相关问题:例如,如何处理负指数?性能比较?应用场景? 生成3-4个相关问题。 用中文写回答。 </think> ### 计算整数 m 的 n 次幂的方法 要编写代码实现输入两个整数 $m$ $n$,并计算 $m^n$(即 $m$ 的 $n$ 次幂),可以采用多种方法,包括递归法、迭代法优化后的快速幂法。以下我将逐步解释这些方法,并提供完整的代码实现(使用 Python 语言,因其简洁易用)。假设 $n$ 为非负整数(如果 $n$ 为负,需要额外处理取倒数,但为简化,这里假设输入 $n \geq 0$)。 #### 方法概述 - **递归法**:基于分治思想,将 $m^n$ 分解为更小的子问题(如 $m^n = m \times m^{n-1}$)。时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(n)$(由于递归栈),当 $n$ 很大时可能导致栈溢出[^1]。 - **迭代法**:使用循环直接连乘 $n$ 次。时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(1)$,实现简单且不易栈溢出[^2]。 - **快速幂法**(优化方法):利用分治策略,将幂运算分解为更小的部分(如 $m^n = (m^{n/2})^2$ 当 $n$ 为偶时)。时间复杂度优化为 $O(\log n)$,适合大 $n$ 值,但实现稍复杂。 下面提供 Python 代码示例,包括输入处理(读取用户输入两个整数)输出结果。 #### 1. 递归法实现 递归法将问题分解为基本情形($n=0$ 或 $n=1$)递归情形($n>1$)。代码基于引用[1]的递归思想,但转换为 Python 实现。 ```python def power_recursive(m, n): if n == 0: # 当 n 为 0 时,任何数的 0 次幂为 1 return 1 elif n == 1: # 当 n 为 1 时,直接返回 m return m else: # 递归情形:m^n = m * m^(n-1) return m * power_recursive(m, n - 1) if __name__ == '__main__': data = input().split() # 读取输入,例如 "2 3" m = int(data[0]) # 第一个整数赋值给 m n = int(data[1]) # 第二个整数赋值给 n print(power_recursive(m, n)) # 输出结果,例如输入 "2 3" 输出 8 ``` - **输入示例**:`2 3`(计算 $2^3$) - **输出**:`8` - **注意**:当 $n$ 较大(如超过 1000)时,递归可能导致栈溢出,建议改用迭代或快速幂法[^1]。 #### 2. 迭代法实现 迭代法通过循环连续乘 $m$ 共 $n$ 次。代码参考引用[2]的选项 A,使用默认参数处理,但这里适配为直接输入两个整数。 ```python def power_iterative(m, n): result = 1 # 初始化结果为 1 for i in range(n): # 循环 n 次 result *= m # 每次乘 m return result if __name__ == '__main__': data = input().split() # 读取输入,例如 "3 4" m = int(data[0]) # 第一个整数赋值给 m n = int(data[1]) # 第二个整数赋值给 n print(power_iterative(m, n)) # 输出结果,例如输入 "3 4" 输出 81 ``` - **输入示例**:`3 4`(计算 $3^4$) - **输出**:`81` - **优点**:实现简单,空间效率高,适合大多数场景[^2]。 #### 3. 快速幂法实现(优化推荐) 快速幂法使用分治策略减少计算步骤(如 $m^n = (m^{n/2})^2$)。时间复杂度为 $O(\log n)$,效率更高。 ```python def power_fast(m, n): if n == 0: # 基本情形:n=0 时返回 1 return 1 elif n % 2 == 0: # n 为偶数时:m^n = (m^{n/2})^2 half = power_fast(m, n // 2) return half * half else: # n 为奇数时:m^n = m * (m^{(n-1)/2})^2 return m * power_fast(m, n - 1) if __name__ == '__main__': data = input().split() # 读取输入,例如 "2 10" m = int(data[0]) n = int(data[1]) print(power_fast(m, n)) # 输出结果,例如输入 "2 10" 输出 1024 ``` - **输入示例**:`2 10`(计算 $2^{10}$) - **输出**:`1024` - **优点**:高效处理大 $n$ 值(如 $n=1000000$),避免栈溢出。 #### 输入处理说明 - 所有代码均使用 `input().split()` 读取输入,然后映射为整数。输入格式为两个整数空格分隔(如 `5 3`)。 - 如果输入个数字(如 `5`),代码会报错;但根据需求,严格需要两个整数。引用[2]中使用了类似输入处理方式,确保灵活性[^2]。 ### 相关问题 1. 如何处理负指数(即 $n < 0$ 时计算 $m^n$)? 2. 递归法迭代法的性能差异有哪些?在什么场景下推荐使用快速幂法? 3. 幂运算在密算法(如 RSA)中有哪些应用? 4. 如何优化递归方法以避免栈溢出问题(如使用尾递归或迭代转换)? [^1]: 参考递归法实现,如 C++ 代码所示。 [^2]: 基于迭代法实现,选项 A 正确。
评论
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
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