动态规划-有关计数问题的DP-n的m划分

本文深入探讨了递归划分问题,通过定义dp[i][j]为将j个物品划分成i组的方案数,详细解释了如何求解特定数量物品划分成指定组数的方案总数。文章通过实例说明了不存在或存在某个组为空的情况,并给出了状态转移方程dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-i]。

参考资料

  [1]:挑战程序设计竞赛(第二版)

  [2]:http://www.hankcs.com/program/m-n-recursive-division.html(注意看评论)

自学笔记

对参考资料[2]的理解

定义dp[ i ][ j ] : 将 j 个物品划分成 i 组的总方案数

1.对“我们定义 n 的 m 划分具体为一个集合{ai},{ai}满足( ∑mi=1 ai ) = n” 的理解

例如 :

  4的1划分的集合为{4};

  4的2划分的集合为{0,4},{1,3},{2,2};

  4的3划分的集合为{0,0,4},{0,1,3},{0,2,2},{1,1,2};

  4的4划分的集合为{0,0,0,4},{0,0,1,3},{0,0,2,2},{0,1,1,2},{1,1,1,1};

2.对“不存在某个ai=0”的理解

例如:

  对于4的3划分有{0,0,4},{0,1,3},{0,2,2},{1,1,2};

  {a1,a2,a3}分别代表4个物品划分为3组中第1组,第2组,第3组的物品个数,且a1+a2+a3=4共4个不重复的划分方案数;

  对于第一组的a1=0,a2=0表示第一组,第二组分到的物品个数为0,但总体还是划分成了三组。

  那,如果“将4的3划分中的每个方案中的a1,a2,a3个数都分别 +1呢”?

  即第一组的a1,a2,a3分别+1,第二组,第三组,第四组同理。

  集合将变为{1,1,5},{1,2,4},{1,3,3},{2,2,3};

  算一下加和a1+a2+a3=7,这就是7的3划分中不含有某个ai=0的总方案数;

  因为保证了4的3划分中不重复,所以每个数都+1后,各个方案也保证不重复。

  这就是参考资料[2]中当前j的i划分不存在某个ai=0的总方案数

3.对“存在某个ai=0”的理解

  上述7的3划分中不存在ai=0的总方案数已经解决了,接下来该解决含有ai=0的总方案数了。

  7的2划分方案为{0,7},{1,6},{2,5},{3,4}共4个不重复的方案数;

  如果在每个方案数中都加一组0,即{0,7,0},{1,6,0},{2,5,0},{3,4,0}那不就变成了7的3划分了吗?

  这不就是所要求的含有 ai=0 的7的3划分的总方案数吗?  

  所以,综上所述:

  7的3划分的总方案数=7的3划分中不含有ai=0的总方案数+7的3划分中含有ai=0的总方案数;

  也就是dp[3][7]=dp[2][7]+dp[3][4];

  故状态转移方程为:dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-i];

转载于:https://www.cnblogs.com/violet-acmer/articles/9925341.html

<think>嗯,用户想理解整数划分算法中的递推式q(n, m-1) + q(n-m, m)的实现原理。我之前已经解释过这个问题,但用户可能还有疑问,需要更深入地拆解这两个部分的含义。 首先,用户可能对递归中的两种情况不太清楚,尤其是为什么分成包含m和不包含m的情况。我需要用更具体的例子来说明,比如n=5,m=3的情况,这样用户能更直观地看到递归如何拆分问题。 然后,用户可能对q(n, m-1)和q(n-m, m)的具体实现逻辑有疑问。这里需要解释清楚每一步递归调用的参数变化,以及它们如何组合成最终的结果。可能需要用代码示例中的递归函数来展示,比如当包含max_num时,参数变为n - max_num和max_num,而不包含时则max_num减1。 另外,用户可能想知道为什么在包含m的情况下,剩余部分是n-m,并且仍然允许使用m。这时候需要强调划分中允许重复元素,所以递归时保持m不变。比如,当划分中包含3,剩下的2仍然可以继续使用3,但因为题目要非递增顺序,实际可能不会出现更大的数,但递归处理时通过保持max_num来自然限制。 还可能要解释递归终止条件,比如n=0时返回1,因为已经成功分配完所有数,而n<0或max_num=0时返回0,表示无效情况。这些条件如何确保递归正确结束。 最后,用户可能需要确认动态规划的实现是否也遵循同样的逻辑。这时候可以指出动态规划中的二维数组如何对应递归的两个参数,以及状态转移方程如何反映q(n, m)的两种情况,从而验证递推式的正确性。 需要确保回答结构清晰,分解释,结合示例和代码,帮助用户逐步理解每个部分的逻辑,并确保引用相关的参考资料,比如递归的分类和动态规划的实现,以增强可信度。</think>### 整数划分递推式 $q(n, m-1) + q(n-m, m)$ 的实现原理详解 #### 一、递推式的核心思想 整数划分的递推式 $q(n, m) = q(n, m-1) + q(n-m, m)$ 体现了**分治思想**,将问题拆分为两类互斥的情况: 1. **不包含最大数 $m$ 的划分**:即所有划分项均 $\leq m-1$,对应 $q(n, m-1)$ 2. **至少包含一个 $m$ 的划分**:即至少有一个 $m$,剩余部分为 $n-m$,且仍允许使用 $m$,对应 $q(n-m, m)$ **关键约束**:划分**非递增顺序**,因此通过固定最大数的范围($\leq m$)避免重复计数[^1][^4]。 --- #### 二、递推项的数学代码逻辑 以 $n=5$、$m=3$ 为例(即划分最大数不超过3): $$ q(5,3) = q(5,2) + q(2,3) $$ ##### 1. $q(n, m-1)$:**排除最大数 $m$** - **数学意义**:将 $n$ 划分为最大数不超过 $m-1$ 的方式数 - **代码逻辑**(递归实现): ```python # 不包含max_num的情况 if max_num > 1: count += integer_partition(n, max_num - 1, path) ``` - **示例**:$q(5,2)$ 对应所有不包含3的划分(如 $2+2+1$, $2+1+1+1$ 等) ##### 2. $q(n-m, m)$:**包含至少一个 $m$** - **数学意义**:扣除一个 $m$ 后,剩余部分 $n-m$ 的划分方式数(仍允许使用 $m$) - **代码逻辑**(递归实现): ```python # 包含max_num的情况 if max_num <= n: count += integer_partition(n - max_num, max_num, path + [max_num]) ``` - **示例**:$q(2,3)$ 对应包含至少一个3的划分(如 $3+2$, $3+1+1$ 等) --- #### 三、递归逻辑的实例分析 **以 $n=4, m=3$ 为例**: 1. **不包含3**:$q(4,2)$,即用 $\leq 2$ 的数列组合4,结果为: - $2+2$, $2+1+1$, $1+1+1+1$(共3种) 2. **包含3**:$q(4-3,3) = q(1,3)$,即用 $\leq 3$ 的数列组合1,结果为: - $3+1$(仅1种) 总划分数 $q(4,3) = 3+1 = 4$,实际情况一致。 --- #### 四、递归终止条件边界处理 递归实现的终止条件确保了算法的正确性: 1. **$n=0$**:已找到一种有效划分(路径完整),返回1 2. **$n<0$ 或 $m=0$**:无效划分,返回0 3. **$m=1$**:仅有一种划分(全1),返回1 **动态规划验证**:二维数组 `dp[num][target]` 的状态转移方程递推式一致: ```python dp[num][target] = dp[num-1][target] # 不包含num(对应q(n, m-1)) if target >= num: dp[num][target] += dp[num][target - num] # 包含num(对应q(n-m, m)) ``` --- #### 五、核心要总结 | 递推项 | 数学含义 | 代码实现逻辑 | 示例(n=5, m=3) | |-----------------|----------------------------|--------------------------------|-----------------------| | $q(n, m-1)$ | 排除最大数$m$的划分方式数 | `max_num`减1的递归调用 | 所有不包含3的划分 | | $q(n-m, m)$ | 包含至少一个$m$的划分方式数 | `n`减$m$且保持`max_num`不变 | 包含3的划分(如3+2) | --- ### 相关问题 1. **递归过程中如何避免重复计数?** - 通过**固定最大数范围**(如$m$)并强制**非递增顺序**,确保每种划分唯一表示[^1][^3] 2. **动态规划解法如何优化空间复杂度?** - 可将二维数组压缩为一维数组,空间复杂度优化至$O(n)$ 3. **如何扩展算法以输出具体的划分组合?** - 在递归过程中记录路径(如示例代码的`path`参数),回溯时输出完整路径[^4]
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