整数划分(动归)

本文介绍了一个整数划分问题的算法实现,即如何将一个整数N拆分成若干个不同整数之和的方法数量,并提供了具体的C++代码实现,通过动态规划解决此问题。

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将N分为若干个不同整数的和,有多少种不同的划分方式,例如:n = 6,{6} {1,5} {2,4} {1,2,3},共4种。由于数据较大,输出Mod 10^9 + 7的结果即可。

Input 输入1个数N(1 <= N <= 50000)。 Output 输出划分的数量Mod 10^9 + 7。 Sample Input
6
Sample Output
4


#include <cstdio>
#include <string>
#include <cstring>
#include <math.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int dp[50005][351];
int main(){
    int n;

    while(scanf("%d",&n)!=EOF){
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[1][1]=1;
        for(int i=2;i<=n;i++){
            for(int j=1;j<min(350,i);j++){
                dp[i][j]=(dp[i-j][j]+dp[i-j][j-1])%1000000007;  //关键
            }
        }
        int ans=0;
        for(int i=1;i<=350;i++){
            ans=(ans+dp[n][i])%1000000007;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;

}


dp[i][j]是把i划分成j个数。

关于整数划分

https://blog.youkuaiyun.com/u013377068/article/details/79765694


<think>好的,我需要向用户介绍软件部件速率组划分算法。首先,我得理解这个算法到底是什么。根据名称来看,可能是在软件架构或实时系统中,将不同部件按执行速率分组的一种方法。 接下来,我得回忆相关知识。实时系统中,任务通常有不同周期,相同周期的任务可能被分组管理,以提高调度效率。速率组划分可能涉及如何根据周期或执行频率将任务分类。 需要确认是否有特定算法或标准方法。例如,Rate Monotonic Scheduling(RMS)中周期是重要参数,但速率组划分可能更侧重于分类而非调度策略。可能需要考虑如何将周期相近或成整数倍的任务归为一组,以减少上下文切换或资源争用。 还要考虑划分的目标,比如最小化组数、满足实时性约束、负载均衡等。可能的算法步骤包括收集所有部件的周期,排序,然后应用某种聚类算法或启发式方法进行分组。 需要确保介绍结构清晰,分步骤解释。可能需要定义问题,列出常见方法,优缺点,应用场景等。同时,注意用户可能需要了解为什么需要这种划分,比如提高系统可预测性、降低调度开销等。 最后,检查是否覆盖了关键点:算法目的、基本原理、典型步骤、应用场景、优缺点。使用中文,避免专业术语过于晦涩,必要时举例说明。</think>软件部件速率组划分算法是一种用于实时系统设计的关键技术,其核心目标是根据任务执行速率的相似性对软件模块进行分类管理,以提高系统调度效率和可预测性。以下是逐步解析: --- ### 一、问题背景 在实时系统中,不同软件部件(如任务、线程)通常具有**周期性**或**事件驱性**。它们的执行速率(即周期或触发频率)差异显著。若直接混合调度,会导致: 1. **调度开销大**:频繁切换不同速率的任务。 2. **资源利用率低**:难以统一分配时间片。 3. **可预测性差**:高优先级任务可能被低优先级任务阻塞。 速率组划分通过将速率相近的部件归类为同一组,优化调度策略。 --- ### 二、算法基本原理 1. **速率归一化** 将各部件的周期(或频率)转换为同一量纲(如毫秒),例如: - 任务A周期:10ms → 频率100Hz - 任务B周期:20ms → 频率50Hz 2. **速率关系分析** 判断速率是否成整数倍关系或可调和(Harmonic)。 **调和关系示例**: 任务A周期10ms,任务B周期20ms → 20是10的整数倍,可归为同一组。 3. **划分目标** - **最小化组数**:减少调度复杂度。 - **负载均衡**:避免单组内任务过多。 - **满足截止时间**:确保实时性约束。 --- ### 三、典型算法步骤 #### 步骤1:收集任务参数 - 输入:所有任务的周期集合 $C = \{C_1, C_2, ..., C_n\}$。 - 输出:划分后的速率组集合 $G = \{G_1, G_2, ..., G_m\}$。 #### 步骤2:周期排序 将周期按升序排列: $$C_{\text{sorted}} = [C_{(1)}, C_{(2)}, ..., C_{(n)}], \quad C_{(1)} \leq C_{(2)} \leq ... \leq C_{(n)}$$ #### 步骤3:分组策略 常用方法包括: 1. **调和划分(Harmonic Partitioning)** - 若新任务周期是当前组基周期的整数倍,则归入该组。 - 示例:基周期10ms,允许20ms、30ms等任务加入。 2. **聚类算法** - 使用K-means等算法,按周期相近性聚类。 - 需自定义距离函数,如 $d(C_i, C_j) = |C_i - C_j|$。 3. **贪心算法** - 从最小周期开始,逐步合并可调和的周期。 --- ### 四、示例说明 假设任务周期集为 $C = \{2, 4, 5, 10, 20\}$: 1. **排序后**:$[2, 4, 5, 10, 20]$。 2. **调和划分**: - 第1组基周期2ms → 归入4(2×2)、20(2×10)。 - 第2组基周期5ms → 归入10(5×2)。 - 剩余任务5ms单独成组(若不允许调和则需新建组)。 3. **最终分组**:$G_1=\{2,4,20\}$,$G_2=\{5,10\}$。 --- ### 五、应用场景 1. **嵌入式实时系统**:如汽车ECU、航天器控制。 2. **通信协议栈**:分层处理不同速率的网络包。 3. **多媒体系统**:协调音视频编解码任务的帧率。 --- ### 六、优缺点分析 | **优点** | **缺点** | |----------|----------| | 降低调度开销 | 可能增加任务最坏响应时间 | | 提高资源利用率 | 严格调和关系限制灵活性 | | 增强系统可预测性 | 需预先知道所有任务周期 | --- ### 七、改进方向 1. **态调整**:支持运行时任务加入/退出。 2. **非调和扩展**:放宽整数倍约束,允许一定误差。 3. **多目标优化**:结合功耗、温度等约束。 通过合理应用速率组划分算法,可显著提升实时系统的效率和可靠性。实际选择需根据具体场景权衡灵活性与严格性。
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