hdu-2079

Problem Description

又到了选课的时间了,xhd看着选课表发呆,为了想让下一学期好过点,他想知道学n个学分共有多少组合。你来帮帮他吧。(xhd认为一样学分的课没区别)

 

 

Input

输入数据的第一行是一个数据T,表示有T组数据。
每组数据的第一行是两个整数n(1 <= n <= 40),k(1 <= k <= 8)。
接着有k行,每行有两个整数a(1 <= a <= 8),b(1 <= b <= 10),表示学分为a的课有b门。

 

 

Output

对于每组输入数据,输出一个整数,表示学n个学分的组合数。

 

 

Sample Input


 

2 2 2 1 2 2 1 40 8 1 1 2 2 3 2 4 2 5 8 6 9 7 6 8 8

 

 

Sample Output


 

2 445

 

 

Author

xhd

 废话不说,直接给代码;

#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
const int maxn=100;
int a[maxn],c1[maxn],c2[maxn];
int main()
{
    int t,a1,a2,n,k;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        memset(c1,0,sizeof(c1));
        memset(c2,0,sizeof(c2));
        scanf("%d %d",&n,&k);
        for(int i=1;i<=k;i++)
        {
            scanf("%d %d",&a1,&a2);
            a[a1]+=a2;
        }
        for(int i=0;i<=a[1];i++)
            c1[i]=1;
        for(int i=2;i<=8;i++)
        {
            for(int j=0;j<=n;j++)
            {
                for(int k=0;k<=(a[i]*i);k+=i)
                    c2[k+j]+=c1[j];
            }
            for(int j=0;j<=n;j++)
                c1[j]=c2[j];
            memset(c2,0,sizeof(c2));
        }
        printf("%d\n",c1[n]);

    }
    return 0;
}

 

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有种可能性就是它涉及到组合数方面知识或者是图论最短路等相关知识。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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