极大独立集

这是一个关于寻找等价且最小货币系统的问题。给定一个不完善的货币系统,目标是找到一个等价的货币系统,其中的货币种类最少。通过动态规划解决,找出不能用原系统表示的金额,并计算新的货币种类数量。

532. 货币系统

在网友的国度中共有 nn 种不同面额的货币,第 ii 种货币的面额为 a[i]a[i],你可以假设每一种货币都有无穷多张。

为了方便,我们把货币种数为 nn、面额数组为 a[1..n]a[1..n] 的货币系统记作 (n,a)(n,a)。 

在一个完善的货币系统中,每一个非负整数的金额 xx 都应该可以被表示出,即对每一个非负整数 xx,都存在 nn 个非负整数 t[i]t[i] 满足 a[i]×t[i]a[i]×t[i] 的和为 xx。

然而,在网友的国度中,货币系统可能是不完善的,即可能存在金额 xx 不能被该货币系统表示出。

例如在货币系统 n=3, a=[2,5,9]n=3, a=[2,5,9] 中,金额 1,31,3 就无法被表示出来。 

两个货币系统 (n,a)(n,a) 和 (m,b)(m,b) 是等价的,当且仅当对于任意非负整数 xx,它要么均可以被两个货币系统表出,要么不能被其中任何一个表出。 

现在网友们打算简化一下货币系统。

他们希望找到一个货币系统 (m,b)(m,b),满足 (m,b)(m,b) 与原来的货币系统 (n,a)(n,a) 等价,且 mm 尽可能的小。

他们希望你来协助完成这个艰巨的任务:找到最小的 mm。

输入格式

输入文件的第一行包含一个整数 TT,表示数据的组数。

接下来按照如下格式分别给出 TT 组数据。 

每组数据的第一行包含一个正整数 nn。

接下来一行包含 nn 个由空格隔开的正整数 a[i]a[i]。

输出格式

输出文件共有 TT 行,对于每组数据,输出一行一个正整数,表示所有与 (n,a)(n,a) 等价的货币系统 (m,b)(m,b) 中,最小的 mm。

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxm=3e4+5;
int dp[maxm];
const int maxn=105;
int a[maxn];
int main()
{
    int t;cin>>t;
    while(t--)
    {
        int n;cin>>n;
        for(int i=0;i<n;i++) cin>>a[i];
        sort(a,a+n);
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        int m=a[n-1];
        int ans=0;
        dp[0]=1;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(!dp[a[i]]) ans++;
            for(int j=a[i];j<=m;j++)
            {
                dp[j]|=dp[j-a[i]];
            }
        }
        cout<<ans<<endl;
    }
}

### Python 中求解极大独立集的算法实现 在图论中,极大独立集是指在一个图中选取尽可能多的节点组成的集合,这些节点之间没有任何一条边相连。寻找极大独立集是一个NP完全问题,因此不存在多项式时间内的精确算法来解决一般情况下的这个问题。然而,可以通过启发式方法或近似算法得到较好的解决方案。 一种常见的策略是从图中随机挑选一个未访问过的节点加入到当前构建中的独立集中,并移除与其相邻的所有其他节点及其对应的边,重复此过程直到所有节点都被处理完毕。这种方法虽然简单但是能有效地给出一组较大的独立集成员[^1]。 下面展示了一个基于上述思路编写的Python函数用于计算无向图G=(V,E)的一个极大独立集: ```python def maximal_independent_set(graph): independent_set = set() while graph: v = next(iter(graph)) # Pick an arbitrary vertex from the remaining vertices. independent_set.add(v) neighbors = {v}.union(graph[v]) for neighbor in list(neighbors): if neighbor in graph: del graph[neighbor] return independent_set if __name__ == "__main__": G = { 'A': {'B', 'C'}, 'B': {'A', 'E', 'F'}, 'C': {'A', 'D', 'H'}, 'D': {'C', 'I'}, 'E': {'B', 'F', 'J'}, 'F': {'B', 'E', 'K'}, 'G': {}, 'H': {'C', 'L'}, 'I': {'D'}, 'J': {'E'}, 'K': {'F'}, 'L': {'H'} } mis = maximal_independent_set(G.copy()) print(f"Maximal Independent Set: {mis}") ``` 这段代码首先初始化了一个空的结果集合`independent_set`,接着通过迭代的方式不断从未处理过的节点列表里选出一个新的节点并将其添加至结果集中;与此同时删除该新选入节点以及它所能直接影响到的一切邻居节点——这一步骤确保了最终获得的是合法的独立集。循环结束后返回的就是所求得的一组极大独立集
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