数的划分

本文介绍了一种使用动态规划(DP)解决将整数n划分为k个非空数的问题的方法,并提供了两种不同的实现思路:一种是直接通过状态转移方程进行计算;另一种则是采用深度优先搜索(DFS)的方法来递归地寻找所有可能的划分。

这道题我们可以用dp:

f[i][x] 表示 i 分成 x 个非空的数的方案数。

显然 i<x 时 f[i][x]=0 , i=x 时 f[i][x]=1;

其余的状态,我们分情况讨论:

①有1的 ②没有1的

第一种情况,方案数为 f[i-1][x-1]

第二种情况,方案数为 f[i-x][x] (此时 i 必须大于 x)

所以,状态转移方程为: f[i][x]=f[i-1][x-1]+f[i-x][x]

#include<iostream>
using namespace std;
int dp[210][7];
int main()
{
int n,k;
cin>>n>>k;
for(int i=1;i<=k;i++)
{
dp[i][i]=1;
}
for(int i=1;i<=k;i++)
{
dp[0][i]=0;
}
for(int i=2;i<=n;i++)
{
for(int j=1;j<=k;j++)
{
if(i>j) dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-j][j];//有1和没有1 
else
dp[i][j]=dp[i-1][j-1];
// cout<<dp[i][j]<<" "<<i<<" "<<j<<endl;
}

cout<<dp[n][k];
return 0;

}

因为dfs的思路简单不容易错而且代码好写方便改错。这里因为要考虑到不重复,所以可以按升序记录每一次划分:记录上一次划分所用的数,保证当前划分所用数不小于上次划分所用分数,当划分次数等于k时比较该次划分所得总分是否与n相同并记录次数。

有一个不得不做的剪枝就是枚举当前划分所用分数时应该从last(上次划分所用分数)枚举到sum+i*(k-cur)<=n为止,因为之后划分的分数一定大于或等于当前划分所用分数。

#include<iostream>
using namespace std;
#define mod 100003
int dp[100000+10];
int n,k,ans=0;


void dfs(int last,int sum,int cur)
{
if(cur==k)
{
if(sum==n)
ans++;
return ;
}
for(int i=last;sum<=n;i++)
{
dfs(i,sum+i,cur+1);
}
}
int main()
{


cin>>n>>k;
dfs(1,0,0);
cout<<ans;
return 0;
}

### 动态范围档划分的概念与实现 动态范围档划分是一种用于分类和分层的技术,通常应用于据管理和分析领域。其核心目的是根据特定的标准或规则将划分同的等级或类别,以便更好地进行管理和利用。 #### 1. **概念定义** 动态范围档划分是指依据一定的标准或条件,对某一范围内对象的据特性进行量化并分配到同档次的过程。这一过程可以基于多种因素完,例如值大小、频率分布或其他特征参[^1]。它强调灵活性和适应性,在实际操作中可以根据具体场景调整划分策略。 #### 2. **实现方法** ##### (1)分级原则 在实施动态范围档划分前,需明确分级的原则。这包括但限于以下几个方面: - 据的重要性及其潜在影响; - 是否涉及敏感信息(如个人隐私或商业机密); - 同级别下据遭受破坏时可能带来的后果严重程度[^3]。 ##### (2)确定边界值 为了有效执行档划分,必须先设定清晰的界限值作为区分各档位的基础。这些阈值可以通过统计学手段得出,也可以依赖专家经验制定。例如,在某些应用场景里,采用百分位法来决定上下限是一个常见做法: ```python import numpy as np def calculate_percentiles(data, lower=0.1, upper=0.9): """ 计算给定据集中的指定百分位 """ low_val = np.percentile(data, lower * 100) high_val = np.percentile(data, upper * 100) return low_val, high_val data_points = [random.randint(1, 100) for _ in range(100)] low, high = calculate_percentiles(data_points) print(f"Lower boundary: {low}, Upper Boundary: {high}") ``` 此代码片段展示了如何利用Python库`numpy`计算一组随机整样本的低高两个百分位点位置,从而帮助确立合理的区间端点[^2]。 ##### (3)应用函映射 一旦明确了各个层次间的转换关系,则可通过建立相应的学模型来进行精确描述。假设我们希望衡量某个营销活动效果Y受到多个变量X共同作用的结果,此时便能借助回归方程等形式表达这种关联性: \[ Y=f(X_1,X_2,...,X_n)=\beta_0+\sum_{i=1}^{n}\beta_i*X_i \] 其中\( X_i\)代表各自独立的影响因子,而系项则反映了它们相对重要性的权重比例[^2]。 #### 3. **案例说明** 考虑到实际情况复杂多样,下面给出一个简单实例加以阐释:假设有家电商企业想要对其库存商品按销售热度重新整理陈列顺序。他们可以选择按照过去一年内的销量记录分若干组别——畅销品、平销品以及滞销品三类,并据此安排货架布局优化顾客购物体验的同时提高整体营业额水平。 ---
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