HDU—— 1290 献给杭电五十周年校庆的礼物

本文探讨了n个平面最多可以将空间分为多少部分的问题,通过直观想象与数学推导,得出了一般情况下的公式,并提供了求解空间分隔数量的方法。

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题意:中文题目,自行理解。

解题思路:n个平面最多分空间为几个部分的问题首先,可以通过直观想象1-3个平面最多分空间为几个部分。
1个平面最多将空间分为2部分;
2个平面最多将空间分为4部分;
3个平面最多将空间分为8部分;
若要第四个平面将空间分为最多部分,就要它与前三个平面都相交,且交线不重合。则第四个平面与前三个平面都相交,交线不重合,有三条交线,
这三条交线都在第四个平面内,那么【要想使这四个平面分空间为最多部分就要使这三条交线分一个平面为最多部分】。显然,三条直线分一个平面最多
为7部分。所以,四个平面分空间数最多为:三个平面最多分平面数加上三条直线最多分平面的部分数:8+7=15。
推广到一般情况,n个平面最多可分空间为f(n)部分,第n个平面与n-1个平面分别相交且交线不重合,问题转化为n-1条直线最多将一个平面分成几部分。
所以:
f(n)=f(n-1)+n(n-1)/2+1//因为在第n个平面时是有n-1个直线分第n个平面,所以是n(n-1)/2+1;
由此式推导出f(n)=f(1)+(1*2+2*3+3*4+……+(n-1)n)/2+(n-1)
                =2+(1*2+2*3+3*4+……+(n-1)n)/2+(n-1)
                =(1*2+2*3+3*4+……+(n-1)n)/2+n+1//前n项数的平方和公式为[n(n+1)(2n+1)]/6
                =(n^3+5n+6)/6

Code:

#include<stdio.h>
int main ()
{
    int n;
    while ( scanf ( "%d",&n)!= EOF ) {
          printf ( "%d\n", (n*n*n+5*n)/6+1);    
    }
    return 0;
}

### HDU OJ Problem 2566 Coin Counting Solution Using Simple Enumeration and Generating Function Algorithm #### 使用简单枚举求解硬币计数问题 对于简单的枚举方法,可以通过遍历所有可能的组合方式来计算给定面额下的不同硬币组合数量。这种方法虽然直观但效率较低,在处理较大数值时性能不佳。 ```java import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int[] coins = {1, 2, 5}; // 定义可用的硬币种类 while (scanner.hasNext()) { int targetAmount = scanner.nextInt(); int countWays = findNumberOfCombinations(targetAmount, coins); System.out.println(countWays); } } private static int findNumberOfCombinations(int amount, int[] denominations) { if (amount == 0) return 1; if (amount < 0 || denominations.length == 0) return 0; // 不使用当前面值的情况 int excludeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount, subArray(denominations)); // 使用当前面值的情况 int includeCurrentDenomination = findNumberOfCombinations(amount - denominations[0], denominations); return excludeCurrentDenomination + includeCurrentDenomination; } private static int[] subArray(int[] array) { if (array.length <= 1) return new int[]{}; return java.util.Arrays.copyOfRange(array, 1, array.length); } } ``` 此代码实现了通过递归来穷尽每一种可能性并累加结果的方式找到满足条件的不同组合数目[^2]。 #### 利用母函数解决硬币计数问题 根据定义,可以将离散序列中的每一个元素映射到幂级数的一个项上,并利用这些多项式的乘积表示不同的组合情况。具体来说: 设 \( f(x)=\sum_{i=0}^{+\infty}{a_i*x^i}\),其中\( a_i \)代表当总金额为 i 时能够组成的方案总数,则有如下表达式: \[f_1(x)=(1+x+x^2+...)\] 这实际上是一个几何级数,其封闭形式可写作: \[f_1(x)=\frac{1}{(1-x)}\] 同理,对于其他类型的硬币也存在类似的生成函数。因此整个系统的生成函数就是各个单独部分之积: \[F(x)=f_1(x)*f_2(x)...*f_n(x)\] 最终目标是从 F(x) 中提取系数即得到所需的结果。下面给出基于上述理论的具体实现: ```cpp #include<iostream> using namespace std; const int MAXN = 1e4 + 5; int dp[MAXN]; void solve() { memset(dp, 0, sizeof(dp)); dp[0] = 1; // 初始化基础状态 int values[] = {1, 2, 5}, size = 3; for (int j = 0; j < size; ++j){ for (int k = values[j]; k <= 10000; ++k){ dp[k] += dp[k-values[j]]; } } } int main(){ solve(); int T; cin >> T; while(T--){ int n; cin>>n; cout<<dp[n]<<endl; } return 0; } ``` 这段 C++ 程序展示了如何应用动态规划技巧以及生成函数的概念高效地解决问题实例[^1]。
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