递推,向一个数的左边添加数,求有多少种可能

算法刷题记录

之第1011题

题目描述:

我们要求找出具有下列性质数的个数(包含输入的自然数n):

先输入一个自然数n(n<=1000),然后对此自然数按照如下方法进行处理:

1.  不作任何处理;

2.  在它的左边加上一个自然数,但该自然数不能超过原数的一半;

3.  加上数后,继续按此规则进行处理,直到不能再加自然数为止.

题解:

#include<iostream>
using namespce std;

int porblem_1011_recursion(int a){
    int half=a/2;
    int t=0;
    if(a==1){
        return 1;
    }
    else{
        for(int x=1;x<=half;x++){
            t+=porblem_1011_recursion(x);
        }
        return t+1;
    }

}
int main(){
    int a=0;
    cin>>a;
    cout<<problem_1011_recursion(a)<<endl;
    return 0;
}

解题思路

很明显是一个递归的问题,然而对于我这个渣来说,,递归什么的一直理解不到位,今天借这个问题
好好学习一下。
首先这个问题可以很明显的看出是可以分解成子问题的,
可以得到数学的递推公式:
                    f(n)=f(1)+f(2)+f(3)+...+f(n/2);
                    f(n)表示是n的下层所有可能的组合结果。
可以发现所有问题都归结到1这三个参数上,但是当n=1时其返回结果是1;并且题目要求是包含了其本身也算一种,故在返回时:
                    f(n)= **1** +f(1)+f(2)+f(3)+...+f(n/2);

故递推关系整理出来后整个问题就迎刃而解啦~~~
<think>好的,我现在需要解决这个问题:合并相邻元素,直到只剩一个元素,要小化总代价。这个问题看起来和合并石子或者哈夫曼编码类似,但可能有不同的规则。让我仔细理清楚题目要。 首先,题目中的合并条件是每次只能合并相邻的两个元素,代价是这两个元素的和,合并后的新元素替换原来的两个。终要合并成一个元素,总代价是所有合并步骤的代价之和。需要找出合并顺序使得总代价小。 这时候,我想到这可能一个动态规划的问题。比如,合并石子问题就是用动态规划解决的,每次合并相邻两堆,总成本为两堆之和,小总成本。那这个题目应该类似。 那动态规划的思路是怎样的呢?对于n堆的情况,假设我们有一个区间i到j,我们需要找到将i到j合并成一堆的小代价,并记录这个值。状态转移方程可能需要考虑分割点k,将i到k合并,k+1到j合并,然后将这两堆合并的总代价。但这里每次合并的代价会被累计,所以状态转移可能需要考虑前缀和。 首先,我需要预处理一个前缀和组,方便计算任意区间的元素和。比如,s[i]表示前i个元素的总和。这样,区间i到j的总和是s[j] - s[i-1]。 然后,定义dp[i][j]为合并第i到第j堆的小代价。那么,对于区间长度len从2到n的情况,遍历所有可能的起点i,对应的终点j=i+len-1。然后,对于每个k在i到j-1之间,将区间分成i到k和k+1到j两部分,合并这两部分的总代价是dp[i][k] + dp[k+1][j] + (s[j] - s[i-1])。然后取所有k中的小值作为dp[i][j]的值。 不过,这里需要注意的是,合并i到k和k+1到j的总代价,其中各自的dp已经包含了合并各自区间内的所有步骤的总代价,再加上后合并这两个大堆的代价,即整个区间的总和。因为不管怎么合并,后一步合并这两个大堆的时候,它们的总和就是整个区间的总和,所以这一步的代价是s[j]-s[i-1]。 这应该就是动态规划的递推式了。那初始化的时候,当区间长度是1的时候,dp[i][i] = 0,因为不需要合并。当区间长度是2的时候,比如i和i+1,合并的代价是a[i]+a[i+1]。 那时间复杂度是O(n^3),对于较大的n可能不太高效,但如果是环形的结构,可能需要处理成链状,比如将组复制一份接在后面,然后找到长度为n的佳合并区间,后取所有可能的起点中结果小的那个。或者题目中的环是否允许任意起点?比如,当合并到后一步时,剩下的两个元素可能相邻,因为是环形的,所以需要特殊处理? 比如,原来的问题如果是环形的话,那么普通的链式DP可能无法直接套用,因为合并的顺序可能绕环一圈。例如,n堆排成一个环,每次合并相邻的两堆,合并后的环缩小。这时候,可能需要将组扩展成两倍长度,然后计算每个可能的起点的情况,后取小值。 比如,对于环形合并石子问题,通常的做法是将组复制成两倍长度,然后对每个可能的起始点i到i+n-1的区间进行动态规划,找到其中小的dp[i][i+n-1],这样就能覆盖环的所有可能情况。然后,总的时间复杂度是O(n^3),对于较大的n可能不太适用,但题目中的n可能不是很大。 回到当前的问题,用户提到的是“一个环”,因此必须处理环形的情况。所以,正确的动态规划方法应该如何处理? 假设原组是a[0...n-1],因为是环形的,所以合并的顺序可能绕环。因此,我们需要将组展开为a[0...2n-1],其中a[i] = a[i mod n]。然后,对于每个可能的起点i,计算区间i到i+n-1的小合并代价,然后取所有i中的小值作为终答案。 例如,当n=4时,原组是环形的,展开成a[0],a[1],a[2],a[3],a[0],a[1],a[2],a[3]。然后计算dp[i][j]对于所有i和j,其中j - i +1 <=n,并且后取所有i从0到n-1的dp[i][i+n-1]中的小值。 不过,这样的处理是否可行?或者是否存在更优的方式? 或者,有没有可能将环形问题转化为链式问题?比如,固定一个起点,比如总是从第一个元素开始,但允许合并到环的末尾和开头相连的情况? 这可能需要更多的思考。例如,在链式的情况下,合并只能按顺序进行,而环形的合并可以在任何位置开始。因此,必须考虑所有可能的起点。这种情况下,将组复制两次,然后处理长度为n的各个子区间,可以覆盖所有可能的合并顺序。 综上,解决这个问题的动态规划步骤如下: 1. 将环形组转化为长度为2n的链式组,复制原组两次。 2. 计算前缀和组s,其中s[i]表示前i个元素的总和。 3. 定义dp[i][j]表示合并链式组中i到j的小代价。 4. 初始化dp[i][i] = 0,每个单元素不需要合并。 5. 对于长度len从2到n: a. 遍历起点i,使得j = i + len -1 <= 2n-1。 b. 对于每个k从i到j-1,计算dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j] + (s[j] - s[i-1]))。 6. 后,寻找所有可能的起始点i(0<=i <n)对应的dp[i][i+n-1]的小值。 不过,当处理到合并成长度为n的时候,可能已经将整个环合并成了一个元素?或者当n是原始环的长度时,终合并成一个元素所需的步骤是n-1次合并,对吗?所以在这种情况下,环形处理后的各个长度为n的区间中的合并过程,终得到一个元素的总代价的小值即为所。 现在,我需要验证这个思路是否正确。例如,假设原组是环形的三个元素:1, 2, 3。展开后变成1,2,3,1,2,3。那么可能的合并顺序可能有多种,比如合并1和2,得到3,然后合并3和3,得到6,总代价是3+6=9。或者合并2和3,得到5,然后合并1和5,得到6,总代价是5+6=11。或者因为是环形,可能合并3和1,得到4,再合并4和2,得到6,总代价是4+6=10。这时候,展开后的链式组允许在区间i=0到2,或者i=2到4(比如合并3,1,2)的情况。这时候,在展开后的组中,计算所有可能的i到i+2区间中的小dp值。 例如,原组展开后的链式组长度为6,但我们需要计算每个i到i+2的区间的小代价。例如,当i=0时,区间是0-2,合并1,2,3;当i=1时,区间是1-3,合并2,3,1;当i=2时,区间是2-4,合并3,1,2;当i=3时,区间是3-5,合并1,2,3。这样,这四个区间的合并情况覆盖了环形的所有可能起始点。然后取这四个区间中的小值作为终答案。 那在这种情况下,动态规划的正确性是否得到保证? 比如,对于三个元素的情况,正确的合并顺序应该得到小的总代价。比如,当元素为1,2,3时,优合并顺序是:合并1和2(代价3),得到3和3,然后合并这两个(代价6),总代价3+6=9。或者另一种方式:合并2和3(代价5),然后合并1和5,代价6,总代价5+6=11。或者合并3和1(代价4),然后合并4和2,代价6,总代价4+6=10。所以优的是9。此时,动态规划是否能正确计算出这个结果? 假设我们展开后的组是1,2,3,1,2,3。对于i=0到2,合并这三个元素的小代价是9。对于i=1到3,合并2,3,1的小代价可能是合并2+3=5,得到5和1,合并总代价5+6=11。或者合并3+1=4,得到2和4,合并总代价4+6=10。或者合并2+3+1的顺序可能有不同的分割点。这时候动态规划是否能处理? 比如,当处理区间i=0到2,长度3。此时,可能的k分割点是0和1。例如,k=0时,合并0和0(代价0),然后合并1-2的代价是5(2+3),然后总代价是0+5 + (1+2+3)=5+6=11。或者k=1时,合并0-1的代价3,合并2的代价0,总代价3+0+6=9。所以此时dp[0][2]应该取9。同样,当i=2到4,元素是3,1,2。分割点k=2,合并3和1得4,然后合并4和2得6,总代价4+6=10。或者分割点k=3,即合并3,1,2,分割为3-3和4-4?可能我在这里搞混了索引。可能动态规划在这种情况下会正确计算每个区间的可能分割点,并找到小值。 综上,动态规划的思路是可行的,但需要注意处理环形结构的方式,即通过将组复制成两倍长度,并计算所有可能的起始点。 接下来,我需要考虑如何实现这个算法。例如,在Python中,如何编写动态规划代码? 首先,输入是一个环形的组,假设输入的组是arr,长度为n。我们需要构造一个扩展组,长度为2n,其中每个元素是arr[i % n]。然后计算前缀和组s,其中s[0] = 0,s[1] = arr[0], s[2] = arr[0] + arr[1], 以此类推。或者,可能s[i]表示前i个元素的和,所以s[0]=0,s[1] = arr[0], s[2] = arr[0]+arr[1],等等。 然后,初始化一个二维组dp,大小为2n x 2n。初始时,所有dp[i][i] = 0。对于长度len从2到n,遍历每个可能的i,j = i + len -1。然后对于每个k从i到j-1,计算dp[i][j] = min(dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(arr[i...j]))。这里sum(arr[i...j])可以用s[j] - s[i-1]来表示,如果s是前缀和组的话。 后,在所有可能的起始点i(0<=i <n)中,找到dp[i][i+n-1]的小值,作为终的答案。 举个例子,假设原组是1,2,3。扩展后的组是1,2,3,1,2,3。计算各个区间的dp值: 当i=0,j=2(长度3),分割点k=0或1。例如,当k=0时,dp[0][0] + dp[1][2] + sum(1+2+3)=0+5+6=11。当k=1时,dp[0][1]=3,dp[2][2]=0,sum=6,总代价3+0+6=9。所以dp[0][2]=9。当i=2,j=4时,处理元素3,1,2。分割点k=2:dp[2][2]=0,dp[3][4]=1+2=3,sum=3+1+2=6,总代价0+3+6=9?或者我是不是哪里弄错了? 或者,这个例子可能比较复杂,我需要更仔细地分析。 可能我之前提到的例子中,原组是环形的三个元素,而展开后的组是六个元素。例如,当i=2到4,对应的元素是3,1,2。分割点k=2,此时合并3和1,得到4,代价是4。然后合并4和2,得到6,代价是6。总代价4+6=10。所以dp[2][4]应该是10?那么动态规划是否能正确计算出这个值? 这可能需要进一步的分析。比如,当计算dp[2][4]时,区间长度是3,所以分割点可以是k=2或k=3或k=4?不,因为j=4,i=2,长度是3,所以j=i+3-1=4。分割点k在i到j-1之间,即k=2,3。 当k=2时,i到k是2-2,合并代价0,k+1到j是3-4,合并这两个元素1和2的代价是3(sum 3),所以总代价0+3 + sum(3+1+2) = 3 +6=9? 或者,这里可能有错误。因为当分割点k=2,那么左边是元素3,右边是1和2。合并左边需要0代价,右边合并1和2,代价是3。然后合并3和3(左边是3,右边是合并后的3),代价是6,总代价0+3 +6=9?那总和是3+3+6=9? 或者,这里的动态规划方程是否正确? 动态规划方程中的dp[i][j] = dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum(i,j)。所以,当i=2,j=4,k=2时,左边是3,右边是1和2。dp[i][k]是dp[2][2]=0,dp[k+1][j]是dp[3][4]。对于区间3到4,长度是2,所以分割点只能是3。dp[3][4] = sum(1+2) =3,加上之前的dp[3][3]和 dp[4][4]都为0。所以总和是0+3 +3=6?或者这部分的计算是否正确? 或者,可能我之前对动态规划方程的理解有误。对于区间i到j,总代价等于合并i到k的代价,加上合并k+1到j的代价,再加上将这两个合并后的堆再合并的代价,即整个区间的总和。因为在合并i到k和k+1到j之后,这两个堆的总和是sum(i,k)和 sum(k+1,j),所以将它们合并的代价是sum(i,k)+sum(k+1,j) = sum(i,j)。所以,不管如何分割,后一步的合并代价是sum(i,j)。但是,这可能忽略中间步骤的累加。 比如,在合并石子的问题中,动态规划方程是正确的。例如,合并i到k的小代价是A,合并k+1到j的小代价是B,那么总代价是A+B + sum(i,j),因为后一步合并这两个堆的代价是它们的总和。所以这个方程是正确的。 那回到例子中的情况,当i=2,j=4,sum=3+1+2=6。分割点k=3的话,左边是3和1,右边是2。合并左边的代价是3+1=4(dp[2][3] =4),右边dp[4][4]=0。总代价4+0 +6=10。分割点k=2的话,左边dp[2][2]=0,右边dp[3][4]=3。总代价0+3 +6=9。所以dp[2][4]=min(9, 10) =9。但这与实际手动计算的例子不符,手动合并3,1,2的小总代价是合并1和2得到3,然后合并3+3=6,总代价3+6=9。所以动态规划的结果是正确的。 所以,这个动态规划方程是正确的。那这说明,在处理环形问题时,将组扩展为两倍长度,并计算每个可能的起始点中的小值,是正确的做法。 现在,回到用户的原始问题,用户提到的是“n堆桔子”,合并相邻两堆,代价为两堆之和,小总代价。所以,这个问题与合并石子问题完全相同,只是可能元素不同。因此,动态规划方法是适用的,包括处理环形结构的方式。 现在,我需要编写这个算法的实现步骤,并用Python代码展示。同时,需要注意处理环形的情况。 代码的大致步骤: 1. 输入组arr,长度为n。 2. 如果n ==1,则总代价为0。 3. 否则,构造扩展组ex_arr = arr + arr。 4. 计算前缀和组s,其中s[0]=0,s[i] = s[i-1] + ex_arr[i-1]。注意这里可能需要调整索引,比如ex_arr的索引从0到2n-1,而s的长度是2n+1,其中s[k]表示前k个元素的和。 5. 初始化一个二维组dp,大小为2n x 2n。初始化为0。 6. 填充dp组: for len in range(2, n+1): for i in range(0, 2n - len +1): j = i + len -1 dp[i][j] = min( dp[i][k] + dp[k+1][j] for k in range(i,j) ) + (s[j+1] - s[i]) 这里可能需要注意前缀和的定义是否正确。 7. 后,遍历所有可能的起点i(0<=i <n),取dp[i][i+n-1]的小值。 注意,在代码中,前缀和的处理需要正确。例如,假设s[i]表示前i个元素的总和,即s[0] =0,s[1] = ex_arr[0], s[2] = ex_arr[0]+ex_arr[1],等等。因此,区间i到j的和是s[j+1] - s[i]。 例如,当i=0,j=2时,前三个元素的总和是s[3] -s[0] = ex_arr[0]+ex_arr[1]+ex_arr[2]。 这样,代码中的前缀和组应该这样构造。 现在,编写示例代码: 例如,输入arr = [1,2,3],n=3。扩展组是[1,2,3,1,2,3]。前缀和s的长度是7,s[0]=0,s[1]=1, s[2]=3, s[3]=6, s[4]=7, s[5]=9, s[6]=12. 那么,当i=0,j=2时,sum是 s[3] - s[0] =6. 当i=2,j=4时,sum是 s[5] -s[2] =9-3=6. 所以,在动态规划过程中,计算每个区间的sum是正确的。 编写代码: n = len(arr) if n == 0: return 0 if n ==1: return 0 ex_arr = arr *2 m = len(ex_arr) s = [0]*(m+1) for i in range(m): s[i+1] = s[i] + ex_arr[i] INF = float('inf') dp = [[INF]*m for _ in range(m)] for i in range(m): dp[i][i] =0 for length in range(2, n+1): for i in range(m - length +1): j = i + length -1 for k in range(i, j): dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + (s[j+1] - s[i])) res = min(dp[i][i+n-1] for i in range(n)) return res 测试这个代码是否正确。例如,当arr=[1,2,3],正确的小总代价是9。根据上述代码,当i=0,j=2时,dp[0][2] =9。当i=2,j=4,dp[2][4] =9。所以,在所有i的范围内,小值是9,正确。 另一个测试案例:如果arr是环形的,比如[3,1,2]。扩展后的组是[3,1,2,3,1,2]。计算每个i的dp[i][i+2]的小值。当i=0时,合并3,1,2的小代价应该是 1+2=3,然后合并3和3得到6,总代价3+6=9。同样,代码应该返回9。 这表明代码是正确的。 现在,用户的问题可能需要Python代码的实现,所以给出代码示例。 需要注意,当n=1时,返回0。当n=0时,可能没有元素,但题目可能保证n>=1。此外,代码的时间复杂度是O(n^3),对于较大的n(如n=100),这会比较慢,但对于较小的n(如n=100)来说,可能可以接受。例如,当n=100时,2n=200,那么时间复杂度是200^3=8,000,000,这在Python中可能需要较长时间,但可能还是可行的。如果n更大,可能需要四边形不等式等优化,但这可能超出本题的范围。 现在,用户的问题的解答应该包括动态规划的思路和代码实现。同时,生成的相关问题可能涉及动态规划的应用、环形问题的处理、合并类问题的比较(如合并石子问题、哈夫曼编码的区别)等。 后,引用用户提供的参考中的描述,在回答中加引用标识[^1]。</think>### 动态规划实现小化环形相邻元素合并成本 对于环形相邻元素的合并问题,可采用动态规划方法。核心思路是将环形问题转化为链式结构处理,并通过区间动态规划计算小合并代价[^1]。 #### 算法步骤 1. **环形转链式**:将原组复制并拼接成两倍长度(如原组为$[a_0,a_1,...,a_{n-1}]$,则扩展为$[a_0,a_1,...,a_{n-1},a_0,a_1,...,a_{n-1}]$)。 2. **前缀和预处理**:计算扩展组的前缀和组$s$,用于快速计算区间和。 3. **动态规划定义**: - 定义$dp[i][j]$为合并区间$[i,j]$的小代价。 - 初始化$dp[i][i] = 0$(单元素无需合并)。 4. **状态转移**: - 对区间长度$len$从2到$n$遍历: $$dp[i][j] = \min_{k=i}^{j-1} \left( dp[i][k] + dp[k+1][j] + s[j+1] - s[i] \right)$$ 5. **解环形优解**:遍历所有可能的起点$i$($0 \le i < n$),取$dp[i][i+n-1]$的小值。 #### 代码实现 ```python def min_merge_cost(arr): n = len(arr) if n <= 1: return 0 # 扩展组为两倍长度以处理环形 ex_arr = arr * 2 m = len(ex_arr) # 前缀和组,s[i]表示前i个元素的和 s = [0] * (m + 1) for i in range(m): s[i + 1] = s[i] + ex_arr[i] INF = float('inf') dp = [[INF] * m for _ in range(m)] for i in range(m): dp[i][i] = 0 # 单元素合并代价为0 # 区间动态规划 for length in range(2, n + 1): for i in range(m - length + 1): j = i + length - 1 for k in range(i, j): current_cost = dp[i][k] + dp[k + 1][j] + (s[j + 1] - s[i]) if current_cost < dp[i][j]: dp[i][j] = current_cost # 寻找所有可能的起点中小的合并代价 return min(dp[i][i + n - 1] for i in range(n)) # 示例 arr = [1, 2, 3] print(min_merge_cost(arr)) # 输出应为9 ``` #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^3)$,适用于较小规模的$n$(如$n \le 100$)。 - **空间复杂度**:$O(n^2)$,用于存储动态规划表。 --- ### 相关问题 1. **如何优化环形合并问题的时间复杂度?** 2. **动态规划与贪心算法在合并类问题中的区别是什么?** 3. **如何处理非相邻元素的合并问题(如哈夫曼编码)?**
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