整数划分——完全背包的变形

文章介绍了如何将整数划分问题转化为完全背包问题进行解决,通过状态转移方程和双重循环实现动态规划。初始状态为f[0][0]=1,然后通过f[i][j]=(f[i][j]%mod+f[i-1][j-k*i]%mod)%mod更新状态,最后得出f[n][n]即为解。文章还提供了代码示例,并提到了优化方法。

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一、题目

在这里插入图片描述

二、思路分析

这道题这么看的话还是比较抽象的,但是我们可以将其看作一个完全背包问题, n n n代表的是背包容量,后面的数字组成看作物品的体积,由于这些数字可以重复的使用,所以这道题类似于完全背包,但是在状态表示上还是有点区别的。

1、状态转移方程

(1)状态表示

f ( i , j ) f(i,j) f(i,j):用体积范围[1,i]的物品,去恰好填满一个背包容量为j的书包,满足该要求的方案总数。
完全背包问题是在众多的方案中求一个最大值,而今天的这个问题是求一个总数。

(2)方程书写

这里就不过多的解释了,大家可以去看一看作者写的完全背包问题:

传送门:完全背包的详解与优化

f [ i ] [ j ] = s u m ( f [ i − 1 ] [ j − k i ] )       ( j ≥ k i ) f[i][j]=sum(f[i-1][j-ki])\ \ \ \ \ (j\geq ki) f[i][j]=sum(f[i1][jki])     (jki)

2、循环与初始化

(1)循环

循环设计的话,我们和背包问题保持一致。

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=0;j<=n;j++)
        {
            for(int k=0;k*i<=j;k++)
            {
                f[i][j]=(f[i][j]%mod+f[i-1][j-k*i]%mod)%mod;
            }
        }
    }

(2)初始化

初始化的子问题是我们的最小子问题,找到最小子问题的方法就是将我们循环中的边界带进去。

比如这道题,我们的最小子问题就是当 i = 0 i=0 i=0或者 j = 0 j=0 j=0的时候,等式右边的值。

f [ 1 ] [ 0 ] = f [ 0 ] [ 0 ] + f [ 1 ] [ 0 ] f[1][0]=f[0][0]+f[1][0] f[1][0]=f[0][0]+f[1][0]

f [ 0 ] [ 0 ] f[0][0] f[0][0] f [ i ] [ 0 ] f[i][0] f[i][0]

就是我们要求的子问题, f [ 0 ] [ 0 ] f[0][0] f[0][0]表示用体积为0的物品装满容量为0的背包,很显然就1种方案。

f [ i ] [ 0 ] f[i][0] f[i][0]是指用体积范围1到i的东西装满背包容量为0的物品,很显然这是不合法的,初始化为0。

三、代码

#include<iostream>
using namespace std;
const int N=1e3+10,mod=1e9+7;
int f[N][N];
int n;
int main()
{
    cin>>n;
    f[0][0]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=0;j<=n;j++)
        {
            for(int k=0;k*i<=j;k++)
            {
                f[i][j]=(f[i][j]%mod+f[i-1][j-k*i]%mod)%mod;
            }
        }
    }
    cout<<f[n][n]<<endl;
}

当然,我们可以使用优化后的方案:

#include<iostream>
using namespace std;
const int N=1e3+10,mod=1e9+7;
int f[N];
int n;
int main()
{
    cin>>n;
    f[0]=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        for(int j=i;j<=n;j++)
        {
            f[j]=(f[j]%mod+f[j-i]%mod)%mod;
        }
    }
    cout<<f[n]<<endl;
}

优化的思路在完全背包中有详细地讲解。

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