【数学】【记忆化搜索 】【动态规划】964. 表示数字的最少运算符

news2024/11/29 1:35:59

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【动态规划】【字符串】【表达式】2019. 解出数学表达式的学生分数

本文涉及知识点

动态规划汇总
数学 记忆化搜索

LeetCoce964表示数字的最少运算符

给定一个正整数 x，我们将会写出一个形如 x (op1) x (op2) x (op3) x … 的表达式，其中每个运算符 op1，op2，… 可以是加、减、乘、除（+，-，*，或是 /）之一。例如，对于 x = 3，我们可以写出表达式 3 * 3 / 3 + 3 - 3，该式的值为 3 。
在写这样的表达式时，我们需要遵守下面的惯例：
除运算符（/）返回有理数。
任何地方都没有括号。
我们使用通常的操作顺序：乘法和除法发生在加法和减法之前。
不允许使用一元否定运算符（-）。例如，“x - x” 是一个有效的表达式，因为它只使用减法，但是 “-x + x” 不是，因为它使用了否定运算符。
我们希望编写一个能使表达式等于给定的目标值 target 且运算符最少的表达式。返回所用运算符的最少数量。
示例 1：
输入：x = 3, target = 19
输出：5
解释：3 * 3 + 3 * 3 + 3 / 3 。表达式包含 5 个运算符。
示例 2：
输入：x = 5, target = 501
输出：8
解释：5 * 5 * 5 * 5 - 5 * 5 * 5 + 5 / 5 。表达式包含 8 个运算符。
示例 3：
输入：x = 100, target = 100000000
输出：3
解释：100 * 100 * 100 * 100 。表达式包含 3 个运算符。
提示：
2 <= x <= 100
1 <= target <= 2 * 108

分析

原理

表达式由若干个xn加减而成,n的范围[0,…)。具有如下性质：
一，对于任意n，不会同时存在加xn，同时减Xn。否则，将两者删除，运算符更少。
二，不会存在x个xn
a,不会存在x个x0，否则合并成x。运算符由2x-1，变成0。
b，n>0，不会存在x个xn，否则合并成xn+1运算符由n x-1降成n。
三，n一定大于等0。由于结果是整数，所有小数部分的和一定是整数。假定负数部分是x-i1 x-i2… x-im 。 i1到im升序。 如果 ∑ i : i 1 j \sum\Large_{i:i1}^{j} ∑i:i1j​(xi) < 1，则 ∑ i : i 1 j + 1 \sum\Large_{i:i1}^{j+1} ∑i:i1j+1​(xi)要么小于1，要么等于1。1 - ∑ i : i 1 j \sum\Large_{i:i1}^{j} ∑i:i1j​(xi) = yaj
y >=1，且aj >= aj+1。 只有y == 1 j== j+1 时， ∑ i : i 1 j + 1 \sum\Large_{i:i1}^{j+1} ∑i:i1j+1​(xi)为1,其它情况下，其和小于1。为1的小数部分用1替换，运算符更少。
五，类似性质四，xi1 +xi2… xim 如果大于等于xin，且i1 i2 …im都小于in，则一定能找到若干项，其和为xin。
六，n>0,xn不劣于 x个xn-1。
a，表示x，1个x需要0个运算符 x/x + x/x…x/x ，需要2x-1个运算符。
b,n >=2 前者需要 n-1个运算符，后者需要(n-1)*x-1 由于x大于等于2，所以后者大于等于 2n-3 ，由于n>=2，后者大于等于n+2-3=n-1。即后者大于等于前者。
七，xn不劣于xi1 +xi2… xim 。根据性质六，用x个Xn-1代替Xn，会变长或不变。用xn-2代替xn-1 用xn-3代替xn-2 …也是。xn的某个表达式如果有减法，则更长。 加的项的和大于xn，根据性质五六替换后更长。
八，根据性质七，t是xn，最少运算符就是xn。下面讨论 t不是x的幂。令am-1< t < am。则t的表达式不包括am+1及更高次方。y = am+1-t > am+1-am 通过性质四，y必定存在(x-1)个am 。am+1减(x-1)个am ，直接用am代替运算符更少。
九，t的表达式至少一个表达式是加，不可能全部是减，否则其值是负数。

动态规划

动态规划的状态表示

m_mDp[x]表示 x的最少运算符，如果已经计算不重复计算。

动态规划的转移方程

根据性质八和性质九，枚举j，取值范围[0,m]
{ 1 t 等于 1 m − 1 t = a m 见下面的公式 e l s e \begin{cases} 1 & t等于1 \\ m-1 & t = a^m \\ 见下面的公式& else \\ \end{cases} ⎩ ⎨ ⎧​1m−1见下面的公式​t等于1t=amelse​

m i n { ( a m − t ) / a m − 1 ∗ ( 1 + d p [ a m − 1 ] ) + ( m − 1 ) + d p [ ( a m − t ) m o d    a m − 1 ] + 1 , 包括 a m d p [ x j ] + 1 + d p [ t − x n ] 根据性质五，只需要考虑 j = = m − 1 e l s e min\begin{cases} (a^m-t)/a^{m-1}*(1+dp[a^{m-1}])+(m-1)+dp[(a^m-t) \mod a^{m-1}]+1, & 包括a^m \\ dp[x^j]+1+dp[t-x^n] 根据性质五，只需要考虑j == m-1 & else \\ \end{cases} min{(am−t)/am−1∗(1+dp[am−1])+(m−1)+dp[(am−t)modam−1]+1,dp[xj]+1+dp[t−xn]根据性质五，只需要考虑j==m−1​包括amelse​
如果 ( a m − t ) m o d    a m − 1 (a^m-t) \mod a^{m-1} (am−t)modam−1 为0要做特殊处理
[ ( a m − t ) m o d    a m − 1 [(a^m-t) \mod a^{m-1} [(am−t)modam−1 a m − 1 a^{m-1} am−1 xj t-x^n 全部在[1,t)范围中，所以可以保证收敛性，不断变小。

动态规划的填表顺序

从x向前推。

动态规划的初始值

{ d p [ 1 ] = 1 d p [ 1 < < j ] = j − 1 j 取 [ 0 , m ) \begin{cases} dp[1]= 1 & \\ dp[1 << j] = j-1 & j取[0,m)\\ \end{cases} {dp[1]=1dp[1<<j]=j−1​j取[0,m)​

动态规划的返回值

dp[target]

代码

核心代码

class Solution {
public:
	int leastOpsExpressTarget(int x, int target) {
		m_x = x;
		m_mDp[1] = 1;
		int i = 0;
		for (long long y = x ; y <= target;y*=x,i++ )
		{
			m_mDp[(int)y] = i;
		}
		return Rec( target);
	}
	int Rec( const int target)
	{
		assert(target > 0);
		if (m_mDp.count(target))
		{
			return m_mDp[target];
		}
	
		long long y = 1;
		int m = 0;
		for (; y <= target; y *= m_x, m++);		
		const long long llSub = y - target;		
		const int am1 = (y / m_x);
		int iRet = Rec(am1) + 1 + Rec(target - am1);
		assert(am1 < target);
		const int iCnt = llSub / am1;
		int iCur = m - 1;
		if (iCnt > 0 )
		{
			iCur += (1 + Rec(am1)) * iCnt;
		}
		if (llSub % am1 > 0)
		{
			iCur += Rec(llSub % am1) + 1;
		}
		iRet = min(iRet, iCur);
		return m_mDp[target]= iRet;
	}
	unordered_map<int,int> m_mDp;
	int m_x;

};

测试用例

template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
	assert(t1 == t2);
}

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
	if (v1.size() != v2.size())
	{
		assert(false);
		return;
	}
	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
	{
		Assert(v1[i], v2[i]);
	}

}

int main()
{	
	int x,  target;

	{
		Solution sln;
		x = 3, target = 1;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 1);
	}
	{
		Solution sln;
		x = 3, target = 3;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 0);
	}
	{
		Solution sln;
		x = 3, target = 9;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 1);
	}
	{
		Solution sln;
		x = 3, target = 19;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 5);
	}

	{
		Solution sln;
		x = 5, target = 501;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 8);
	}

	{
		Solution sln;
		x = 100, target = 100000000;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 3);
	}
	{
		Solution sln;
		x = 79, target = 155800339;
		auto res = sln.leastOpsExpressTarget(x, target);
		Assert(res, 45);
	}		
	
}

2023年1月版

class Solution {
public:
int leastOpsExpressTarget(int x, int target) {
if (m_mTargetNum.count(target))
{
return m_mTargetNum[target];
}
if (x == target)
{
return m_mTargetNum[target] = 0;
}
if (x > target)
{
//target个1相加 和 x不断减1
return m_mTargetNum[target] = min(target + target - 1, 1 + (x - target) * 2 - 1);
}
long long llX = x;
int iMulNum = 0;
while (llX < target)
{
iMulNum++;
llX *= x;
}
int iRet = leastOpsExpressTarget(x,target - llX / x) + 1 + iMulNum - 1;
if (llX - target < target)
{
iRet = min(iRet, leastOpsExpressTarget(x, llX - target) + 1 + iMulNum);
}
return m_mTargetNum[target] = iRet;
}
std::unordered_map<int, int> m_mTargetNum;
};

2023年7月版

class Solution {
public:
int leastOpsExpressTarget(const int x, const int target) {
if (0 == target)
{
return 0;
}
if (x == target)
{
return 0;
}
if (mValueToOpeNum.count(target))
{
return mValueToOpeNum[target];
}
if (target < x)
{
return mValueToOpeNum[target] = min(2 * target - 1, 2 * (x - target));
}
long long tmp = 1;
int iMulNum = 0;
while (tmp < target)
{
iMulNum++;
tmp *= x;
};
if (target == tmp)
{
return iMulNum - 1;
}
int iRet = (iMulNum - 1)-1 + 1 + leastOpsExpressTarget(x, target - (tmp / x));
if (tmp - target < target)
{
iRet = min(iRet, (iMulNum-1) + 1 + leastOpsExpressTarget(x, tmp - target));
}
return mValueToOpeNum[target] = iRet;
}
std::unordered_map<int, int> mValueToOpeNum;
};

2023年8月版

class Solution {
public:
int leastOpsExpressTarget(int x, int target) {
while (m_iiMax < target)
{
m_iiMax *= x;
}
return Rec(x, target) - 1;
}
int Rec(int x, int llTarget)
{
if (llTarget > m_iiMax)
{
return 10000;
}
if (0 == llTarget)
{
return 0;
}
if (m_mValueToNum.count(llTarget))
{
return m_mValueToNum[llTarget];
}
int iMulNum = 1;
long long iiMul = x;
while (0 == llTarget % iiMul)
{
iiMul *= x;
iMulNum++;
}
long long llMod = llTarget % iiMul;
const int iOneModNeed = 1 == iMulNum ? 2 : (iMulNum - 1);
const int iModValue = llMod / (iiMul / x);
const int iMay1 = Rec(x, llTarget - llMod) + iOneModNeed * iModValue;
if (llMod == llTarget)
{
const int iMay2 = iMulNum + iOneModNeed * (x - iModValue);
return m_mValueToNum[llTarget] = min(iMay1, iMay2);
}
const int iMay2 = Rec(x, llTarget - llMod + iiMul) + iOneModNeed * (x - iModValue);
return m_mValueToNum[llTarget] = min(iMay1, iMay2);
}
unordered_map<long long, int> m_mValueToNum;
long long m_iiMax=1;
};

扩展阅读

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测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。

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