UVALive 6661 - Equal Sum Sets (类似硬币的DP问题)

使用动态规划解决组合问题
本文探讨了如何通过动态规划解决给定数值条件下的组合问题,详细解释了DP数组的构建过程及应用。

题目链接:https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4673

题目意思:

       给N, K, S 三个数。   用不相同的K 个 不超过N的数 组成 S .  求出一共多少种组合。输入 0  0  结束。


分析:

      题目类似于  给你N 种面值硬币,需要一个总值 S, 分成K份。 求分解的方法数。    题目可以用DP来解决。其实也就是一个递推的问题。 

DP数组记录的是, 不超过i的 j个不同的数 组成总数 K的总方法数。 可以一开始计算好,求得时候,搜出是哪个值。



#include<stdio.h>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<map>
using namespace std;
int main()
{

    int dp [ 22 ][ 11 ][ 160 ]={0};
    int i,j,k;
    int n,sum,num;
    while(scanf("%d%d%d",&n,&num,&sum))
    {
        if(n==0&&num==0&&sum==0)  break;
        dp[ 0 ][ 0 ][ 0 ] = 1;
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            for(j=0;j<=num;j++)
            {
                for(k = 0; k <= sum; k++ )
                {
                    dp [i][j][k]=dp[i-1][j][k];     // 如  9 3 23 能不取9, 求前面的 8 3 23 的方法 
                   
                   if(i <= k && j != 0 )            
                {
                 dp[i][j][k]+=dp[i-1][j-1][k-i];    // DP数组记录的是, 不超过i的 j个不同的数 组成总数 K的总方法数。

                }
                }
            }

        }


        cout<<dp[n][num][sum]<<endl;
    }
  return 0;
}








内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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