ALGO-1005 蓝桥杯 数字游戏 python

博客内容讲述了如何使用优化算法解决一个排列组合问题。给定一个1到N的排列和最终的累加和,需要找出原始排列。通过实现累加器函数、梯度计算器和新和计算方法,配合全排列的递归优化,成功降低了算法复杂度,从而在限制时间内找到字典序最小的解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题描述
  给定一个1~N的排列a[i],每次将相邻两个数相加,得到新序列,再对新序列重复这样的操作,显然每次得到的序列都比上一次的序列长度少1,最终只剩一个数字。
  例如:
  3 1 2 4
  4 3 6
  7 9
  16
  现在如果知道N和最后得到的数字sum,请求出最初序列a[i],为1~N的一个排列。若有多种答案,则输出字典序最小的那一个。数据保证有解。
输入格式
  第1行为两个正整数n,sum
输出格式
  一个1~N的一个排列
样例输入
4 16

样例输出
3 1 2 4
数据规模和约定
  0<n<=10


先写出给出排列得出sum的方法

# 累加器
def fun1(L):
    arr = [L]
    n = len(L)
    for j in range(1, n):
        arr.append([])
        for i in range(n - j)[::-1]:
            arr[j].append(arr[j - 1][i] + arr[j - 1][i + 1])
    return arr

首先想到的是直接枚举全排列,然后带入这个累加器方法,求生sum,然后判断是否相等,相等返回。

全排列组合的可能性就是n^n,但是每一个全排列组合就要算n!,那么总共要(n^n)*n!很容易超时


但是很明显,不同位置上加上1个数字,sum在不同位置变化是相同的,故可以算出每个列表对应增长的变化率

# 梯度计算器
def fun2():
    L = [0]*n
    dl = list()
    for i in range(n):
        L[i] = 1
        arr1 =fun1(L)
        dl += [arr1[-1][-1]]
        L[i] = 0
    return dl

根据传入l1与已经算好的arr和sum1比较得出l1的newsum


                
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