HDU2563——统计问题

探讨在一个有限制条件的二维平面上,如何通过递推公式计算从起点出发行走n步的不同路径数量,并提供了一个高效的C++实现。

题目描述:

Problem Description
在一无限大的二维平面中,我们做如下假设:
1、  每次只能移动一格;
2、  不能向后走(假设你的目的地是“向上”,那么你可以向左走,可以向右走,也可以向上走,但是不可以向下走);
3、  走过的格子立即塌陷无法再走第二次;

求走n步不同的方案数(2种走法只要有一步不一样,即被认为是不同的方案)。


Input
首先给出一个正整数C,表示有C组测试数据
接下来的C行,每行包含一个整数n (n<=20),表示要走n步。


Output
请编程输出走n步的不同方案总数;
每组的输出占一行。


Sample Input
  
2 1 2


Sample Output
  
3 7

思路:

总结一下最近写的递推类的题:写了这么多的递推题基本上都是每次都是枚举出前面几个结果,然后根据值的特征找递推式,好像简单的题基本上都可以正确的递推式。但是基本都没有划分问题和仔细的分析问题,如果当问题复杂或者是数据规律不明显,有时候根本找不到或者是错误的递推式,这样枚举就会很纠结了。。。。。。,因此对于复杂的递推类应该分析问题的变化过程来寻找,即分割问题

此题的思路:

f[n]表示走n步的方案数,x[n]表示向下走的方案数,z[n]表示向左右走的方案数;

所以 f[n]=x[n]+z[n],

    x[n]=x[n-1]+z[n-1];

    z[n]=x[n-1]*2+z[n-1];

所以f[n]=2*f[n-1]+x[n-1]===>f[n]=2*f[n-1]+f[n-2];

代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int c,n;
__int64 f[21];
int main()
{
    int i;
    f[1]=3;f[2]=7;
    for(i=3;i<21;i++)
    {
      f[i]=f[i-1]*2+f[i-2];
    }
    scanf("%d",&c);
    while(c--)
    {
      scanf("%d",&n);
      printf("%I64d\n",f[n]);
    }
    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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