JZOJ1322. 硬币游戏

Description

  FJ的奶牛喜欢玩硬币游戏,所以FJ发明了一个新的硬币游戏。一开始有N(5<=N<=2,000)个硬币堆成一叠,从上往下数第i个硬币有一个整数值C_i(1<=C_i<=100,000)。
  两个玩家轮流从上倒下取硬币,玩家1先取,可以从上面取1个或2个硬币,下一轮的玩家可以取的硬币数量最少为1个,最多为上一个玩家取的数量的2倍,硬币全部取完比赛结束。
  已知玩家2绝顶聪明,会采用最优策略,现在请你帮助玩家1,使得玩家1取得的硬币值的和最大。

分析

第一眼看下去感觉就是博弈,
没想到正解竟然是DP。
下次见到博弈的题目也应该要往DP方面想一想。
我们知道影响答案的因素只有两个:当前取到第几个硬币、上一次取了多少。
我们设fi,j表示取到第i位,上一次取了j个,先手的最优答案。
转移:考虑这一次要取多少个,枚举一个k(1k2j)
先手肯定可以得到i~i+k-1这一区间的硬币。
在他取了这k个以后,就变为了对手为先手,取到第i+k位,上一次取了k。
对手也是用最优策略,所以他可以得到的硬币值为fi+k,k
也就是说,留给我们的硬币值就为这一段区间的和减去fi+k,k

但是,状态是n2,转移是n的,总的复杂度是n3
不过我们发现,在每次枚举k的时候只有最后两个是有意义的,
所以转移可以优化到O(1),总的复杂度就是O(n2)

将硬币值倒过来做会方便一些。

code

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <string.h>
#include <cmath>
#include <math.h>
#define N 2003
using namespace std;
int n,a[N],f[N][N],sum[N];
char ch;
void read(int &n)
{
    n=0;
    ch=getchar();
    while((ch<'0' || ch>'9') && ch!='-')ch=getchar();
    int w=1;
    if(ch=='-')w=-1,ch=getchar();
    while('0'<=ch && ch<='9')n=n*10+ch-'0',ch=getchar();
    n*=w;
}
int main()
{
    read(n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        read(a[n-i+1]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
        sum[i]=sum[i-1]+a[i];
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=1;j<=n;j++)
        {
            f[i][j]=f[i][j-1];
            if(i>=2*j-1)f[i][j]=max(f[i][j],sum[i]-f[i-2*j+1][2*j-1]);
            if(i>=2*j)f[i][j]=max(f[i][j],sum[i]-f[i-2*j][2*j]);
        }
    printf("%d",f[n][1]);
}
### 关于硬币问题的递归面试题及解答 对于硬币兑换问题,可以采用递归来解决。该问题是典型的组合优化问题之一,在这目标是从给定的不同面额硬币中找出能够凑成特定金额的方法总数。 #### 递归解决方案分析 当使用递归方式解决问题时,核心思路在于将大问题分解为若干个小规模子问题来求解。具体到本题目上: - 如果当前考虑使用的最小面值等于所需兑换总额,则仅存在一种方案即全部由这种面值构成; - 若不选用某一面值,则继续尝试剩余面值下的可能性; - 对每种可能的选择都计算其对应的结果并累加起来作为最终答案的一部分[^4]。 下面是基于上述逻辑实现的一个Python版本递归函数示例: ```python def count_combinations_recursive(n, coins): # Base case: If the amount to be made up is zero. if n == 0: return 1 # No solution exists when no more coins or negative sum. if not coins or n < 0: return 0 # Recursive calls considering two scenarios: # Using at least one of the largest denomination vs. excluding it entirely. last_coin = coins[-1] with_last = count_combinations_recursive(n - last_coin, coins) without_last = count_combinations_recursive(n, coins[:-1]) return (with_last + without_last) % 1000000007 ``` 此代码片段展示了如何利用递归方法处理硬币兑换问题。需要注意的是,虽然这种方法直观易懂,但在实际应用中可能会遇到性能瓶颈,特别是面对较大输入数据时容易引发栈溢出错误或超时等问题。因此,在实践中通常推荐优先考虑动态规划等更高效的算法策略[^5]。
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