洛谷刷题——P1044 [NOIP2003 普及组] 栈

博客探讨了如何使用卡特兰数解决一个关于栈操作的问题,即给定一个操作数序列,通过push和pop操作得到不同的输出序列总数。文章提供了问题的背景、分析和一个C++代码实现,计算1到n的序列可能的输出序列数量。

题目:来源于洛谷
栈是计算机中经典的数据结构,简单的说,栈就是限制在一端进行插入删除操作的线性表。

栈有两种最重要的操作,即 pop(从栈顶弹出一个元素)和 push(将一个元素进栈)。

栈的重要性不言自明,任何一门数据结构的课程都会介绍栈。宁宁同学在复习栈的基本概念时,想到了一个书上没有讲过的问题,而他自己无法给出答案,所以需要你的帮忙。

在这里插入图片描述
宁宁考虑的是这样一个问题:一个操作数序列,1,2,…,n(图示为 1 到 3 的情况),栈 A 的深度大于 nn。

现在可以进行两种操作,

将一个数,从操作数序列的头端移到栈的头端(对应数据结构栈的 push 操作)
将一个数,从栈的头端移到输出序列的尾端(对应数据结构栈的 pop 操作)
使用这两种操作,由一个操作数序列就可以得到一系列的输出序列,下图所示为由 1 2 3 生成序列 2 3 1 的过程。

在这里插入图片描述
(原始状态如上图所示)

你的程序将对给定的 n,计算并输出由操作数序列 1,2,…,n 经过操作可能得到的输出序列的总数。

输入格式
输入文件只含一个整数 n(1≤n≤18)。

输出格式
输出文件只有一行,即可能输出序列的总数目。

输入输出样例
输入 #1

3

输出 #1

5

分析:
考察卡特兰数,就是有n个数放在一个数组里面,按照数组下标的顺序(从0到n-1),入栈,但是出栈是随机的,问出栈的序列共有多少种,学过数据结构的小伙伴是不是就get到了,这个就是卡特兰数。

代码如下:

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

int n;

//卡特兰数
long long Func(int x) {
	if (x==0) {
		return 1;
	}
	else {
		return Func(x - 1) * 2 * x*(2 * x - 1) / (x + 1) / x;
	}
}

int main() {

	scanf("%d", &n);
	printf("%lld", Func(n));
	return 0;
}

(●ˇ∀ˇ●)

<think>好的,我现在需要解决用户关于NOIP2003普及组P1044目的使用方法和解思路的问题。首先,我需要回忆一下这个问题的大致内容。目应该涉及到通过操作可能得到的输出序列的数量,这通常和卡特兰数有关。根据用户提供的引用[4],里面提到的是卡特兰数的递推公式,即a[n] = ∑a[l] * a[n-1-l],这应该就是解的关键。 接下来,我需要确认用户的需求。用户可能希望了解如何通过动态规划或递归的方法来计算可能的输出序列数目,以及可能的代码实现。根据引用[4]中的内容,解法1使用了卡特兰数的递推公式,而解法2是二维递推。因此,我应该详细解释这两种思路,并给出相应的代码示例。 首先,我需要解释问题模型。的输入顺序是固定的,比如1,2,...,n,经过操作后有多少种不同的输出顺序。这个问题确实对应卡特兰数,所以可以介绍卡特兰数的定义和应用场景。然后,动态规划的思路是定义一个数组dp,其中dp[i]表示i个元素通过能产生的序列数。根据递推关系,dp[n] = sum_{k=0}^{n-1} dp[k] * dp[n-1 -k},这其实就是卡特兰数的递推式。 另外,用户可能需要代码实现,比如递归或者动态规划的版本。递归虽然直观,但会有重复计算,所以更高效的是动态规划,用数组保存中间结果。代码方面,可以用一个数组dp,初始化dp[0]=1,然后逐步计算每个dp[i]。同时,用户可能也会想知道二维递推的方法,比如使用二维数组dp[i][j]表示内有i个元素,已经出j个时的可能数目,然后状态转移方程是dp[i][j] = dp[i-1][j](入) + dp[i][j-1](出)。 需要注意的是,代码部分要符合Python语法,并且正确实现递推关系。同时,引用[4]中的内容提到每个位置l的种类数是a[l]*a[r],所以需要确保代码中的循环和乘积正确。 最后,生成相关问题的时候,可以围绕卡特兰数的应用、动态规划的其他应用、的操作规律等展开。确保问题目相关,帮助用户进一步理解相关知识。</think># NOIP2003普及组P1044 思路 ### 问题分析 给定一个输入序列$1,2,...,n$,通过操作生成输出序列,求所有可能的输出序列数量。该问题等价于计算**卡特兰数**,递推公式为: $$a[n] = \sum_{l=0}^{n-1}a[l] \cdot a[n-1-l]$$ ### 解法1:一维动态规划(卡特兰数) 1. **状态定义** 定义$dp[i]$表示$i$个元素通过能生成的序列种数。 2. **递推关系** 对于$n$个元素,假设最后一个出的是第$k$个元素: - 前$k-1$个元素有$dp[k-1]$种排列 - 后$n-k$个元素有$dp[n-k]$种排列 总数为: $$dp[n] = \sum_{k=1}^{n} dp[k-1] \cdot dp[n-k]$$ 3. **代码实现** ```python n = int(input()) dp = [0] * (n+1) dp[0] = 1 # 空的情况 for i in range(1, n+1): for k in range(i): dp[i] += dp[k] * dp[i-1 -k] print(dp[n]) ``` ### 解法2:二维动态规划(操作过程模拟) 1. **状态定义** 定义$dp[i][j]$表示**内有$i$个元素,已出$j$个元素**时的方案数。 2. **状态转移** - **入操作**:若未满($i>0$),则$dp[i][j] += dp[i-1][j]$ - **出操作**:若非空($j>0$),则$dp[i][j] += dp[i+1][j-1]$ 3. **代码实现** ```python n = int(input()) dp = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] dp[0][0] = 1 # 初始状态:0个入,0个出 for j in range(n+1): # 已出数量 for i in range(n+1): # 内数量 if i >= 1: # 入 dp[i][j] += dp[i-1][j] if j >= 1 and i+1 <= n: # 出 dp[i][j] += dp[i+1][j-1] print(dp[0][n]) # 最终状态:0个在内,n个已出 ``` ### 复杂度对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | |------|-----------|------------| | 一维DP | $O(n^2)$ | $O(n)$ | | 二维DP | $O(n^2)$ | $O(n^2)$ | ---
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