Rikka with Subset(hdu6092)

本文介绍了一个数学问题,即根据子集和频次反推原始数组的过程。通过输入子集和频次数组,解决如何找到原始数组的问题,并给出了具体的实现代码。
Problem Description
As we know, Rikka is poor at math. Yuta is worrying about this situation, so he gives Rikka some math tasks to practice. There is one of them:

Yuta has n positive A1An and their sum is m. Then for each subset S of A, Yuta calculates the sum of S.

Now, Yuta has got 2n numbers between [0,m]. For each i[0,m], he counts the number of is he got as Bi.

Yuta shows Rikka the array Bi and he wants Rikka to restore A1An.

It is too difficult for Rikka. Can you help her?  
 

Input
The first line contains a number t(1t70), the number of the testcases.

For each testcase, the first line contains two numbers n,m(1n50,1m104).

The second line contains m+1 numbers B0Bm(0Bi2n).
 

Output
For each testcase, print a single line with n numbers A1An.

It is guaranteed that there exists at least one solution. And if there are different solutions, print the lexicographic minimum one.
 

Sample Input
2 2 3 1 1 1 1 3 3 1 3 3 1
 

Sample Output
1 2 1 1 1
Hint

In the first sample, $A$ is $[1,2]$. $A$ has four subsets $[],[1],[2],[1,2]$ and the sums of each subset are $0,1,2,3$. So $B=[1,1,1,1]$

题意:一共有T组测试样例,然后n和m,有m+1个数代表B数列,表示为A数列子集的和为i的有多少种;

解题思路:很多个较小的数字随机组合会求出多个很大的数字,所以从B0向Bm推导,在每求出A序列的一部分这个过程中,更新后续的B序列,更新完的B[i]就是 i 在A序列中出现的次数。 
分析完后,主要的难点就是怎么去让已求出来的A序列随机组合,更新后续的B序列直接减就可以了。看成01背包问题,让m为背包去装 i,初始值为dp[0] = 1,由于i依次增大,A子集随机组合不会重复

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; typedef long long ll; int n,m; int ans[10005],tmp[10005],dp[10005]; int da[10005]; int main() {     int T;     scanf("%d",&T);     while(T--)     {         scanf("%d %d",&n,&m);         for(int i=0;i<=m;i++)         scanf("%d",&da[i]);         memset(dp,0,sizeof(dp));         memset(ans,0,sizeof(ans));         memset(tmp,0,sizeof(tmp));         dp[0]=1;         int p=0;         for(int i=1;i<=m;i++)         {             tmp[i]=da[i]-dp[i];             for(int j=0;j<tmp[i];j++)             {                 ans[p]=i;                 p++;                 for(int k=m;k>=i;k--)                 {                     dp[k]+=dp[k-i];//和为k的子集不断更新                 }             }         }         for(int i=0;i<n-1;i++)         printf("%d ",ans[i]);         printf("%d\n",ans[n-1]);     }     return 0; }

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值