• 2079 ACM 选课时间 背包 或 母函数


    题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2079

    题意:同样的学分 ,有多少种组合数,注意同样学分,课程没有区别

    思路:两种方法

    1. 背包
    2. 母函数

    背包:

    注意初始化时dp[0]=1,其他都为0,循环时从学分N开始更新,减到为0,表示成功,组合数加一。

    代码:

    #include <iostream>
    using namespace std;
    int main ()
    {
        int t,n,m,i,j,k,l,a,b,dp[55];  //dp记录当前学分的组合数
        cin>>t;
        while(t--&&cin>>n>>m)
        {
            for(i=dp[0]=1;i<55;i++)
                dp[i]=0;
            while(m--&&cin>>a>>b)
            {
                for(i=n;i>=a;i--)    //从最终的学分向前更新
                for(j=1;j<=b;j++)    //选择1到b门课
                if(j*a<=i)        //学分不过界
                dp[i]+=dp[i-j*a];    //那就把他加起来
            }
            cout<<dp[n]<<endl;
        }
    }

    母函数:

    母函数的基本知识:

    通过例题来了解:

    例一:

    有1克、2克、3克、4克的砝码各一枚,能称出哪几种重量?每种重量各有几种可能方案?

    考虑用母函数来解决这个问题:

    我们假设x表示砝码,x的指数表示砝码的重量,这样:

    个1克的砝码可以用函数1+1*x^1表示,(1其实应该写为:1*x^0,即1代表重量为2的砝码数量为0个。)

    1个2克的砝码可以用函数1+1*x^2表示,

    1个3克的砝码可以用函数1+1*x^3表示,

    1个4克的砝码可以用函数1+1*x^4表示,

    这里的系数表示状态数(方案数)

    几种砝码的组合可以称重的情况,可以用以上几个函数的乘积表示:

    (1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)

    =(1+x+x^2+x^4)(1+x^3+^4+x^7)

    =1 + x + x^2 + 2*x^3 + 2*x^4 + 2*x^5 + 2*x^6 + 2*x^7 + x^8 + x^9 + x^10

    从上面的函数知道:可称出从1克到10克,系数便是方案数。(!!!经典!!!)

    例如右端有2^x^5 项,即称出5克的方案有2种:5=3+2=4+1;同样,6=1+2+3=4+2;10=1+2+3+4。

    故称出6克的方案数有2种,称出10克的方案数有1种 。

    例二:

    求用1分、2分、3分的邮票贴出不同数值的方案数:

    第一种每种是一个,而这里每种是无限的。

    g(x)=(1+x+x^2+···)(1+x^2+x^4···)(1+x^3+x^6+···)

    以展开后的x^4为例,其系数为4,即4拆分成1、2、3之和的拆分方案数为4;

    即 :4=1+1+1+1=1+1+2=1+3=2+2

    这里再引出两个概念"整数拆分""拆分数"

    所谓整数拆分即把整数分解成若干整数的和(相当于把n个无区别的球放到n个无标志的盒子,盒子允许空,也允许放多于一个球)。  整数拆分成若干整数的和,办法不一,不同拆分法的总数叫做拆分数。

    代码实现:

    (1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)

    我们要写的代码就是要计算上面的函数式相乘之后的结果,数组c1[]存函数G(x)的每一项系数。代码的实现方式是:通过循环,每次循环把前两个括号相乘,得到新的第一个括号,一直把所有的括号都乘完。

    例如:(1+x)(1+x^2)(1+x^3)(1+x^4)

    =(1+x+x^2+x^3)(1+x^3)(1+x^4)

    这一步就实现了前两个括号融合成一个括号。

    例二代码:

    每种种类个数无限为例,给出模板:

    #include <iostream>
    using namespace std;
     
    const int _max = 10001;
    // c1是保存各项质量砝码可以组合的数目
    // c2是中间量,保存没一次的情况
    int c1[_max], c2[_max];
    int main()
    {
        int nNum;   //你想用已有的面值组成nNum大小的面值
        int i, j, k;
     
         //该代码的前提是假设所有面值为1、2、3、4、5.....的连续数,即下面的 i
        //数量无限
        while(cin >> nNum)
        {
            for(i=0; i<=nNum; ++i)   //此时的nNum是第一个括号的所有项个数  // ---- ①
            {
                c1[i] = 1;
                c2[i] = 0;
            }
            for(i=2; i<=nNum; ++i)    //nNum 括号个数        // ----- ②
            {
     
                for(j=0; j<=nNum; ++j)     //j是第一个括号里的每一项x^j的指数j
                    for(k=0; k+j<=nNum; k+=i)     //   k是第二个括号的每一项x^k的指数
                    {
                        c2[j+k] += c1[j]; //目前的第一括号与第二括号两两相乘
                                //由于第二括号的系数全为1,相乘后的系数就是c1[j],累加即可
                    }
                for(j=0; j<=nNum; ++j)     // 把c2中的值给c1,并把c2清0
                {
                    c1[j] = c2[j];
                    c2[j] = 0;
                }
            }
            cout << c1[nNum] << endl;//输出能组成nNum大小的方案数
        }
        return 0;
    }

    本题中每个学分的课程有限,代码模板又不一样:

    高效的母函数模板

    https://blog.csdn.net/xiaofei_it/article/details/17042651

     直接套模板就好:

    代码:

    #include <iostream>
    #include <cstring>
    using namespace std;
    #define min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
    int T,N,K,n[8],v[8],a[42],b[42],i,j,k,last,last2;
    int main()
    {
        cin>>T;
        while ((T--)!=0)
        {
            cin>>N>>K;
            for (i=0;i<K;i++)
                cin>>v[i]>>n[i];
            a[0]=1;
            last=0;
            for (i=0;i<K;i++)
            {
                last2=min(last+n[i]*v[i],N);
                memset(b,0,sizeof(int)*(last2+1));
                for (j=0;j<=n[i]&&j*v[i]<=last2;j++)
                    for (k=0;k<=last&&k+j*v[i]<=last2;k++)
                        b[k+j*v[i]]+=a[k];
                memcpy(a,b,sizeof(int)*(last2+1));
                last=last2;
            }
            cout<<a[N]<<endl;
        }
        return 0;
    }

    注意数组的初始化

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/CheeseIce/p/9595315.html
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