191、【动态规划】AcWing ——AcWing 900. 整数划分:完全背包解法+加减1解法(C++版本)

news2024/11/17 9:43:31

题目描述

在这里插入图片描述
参考文章:900. 整数划分

解题思路

因为本题中规定了数字从大到小,其实也就是不论是1 + 2 + 1 = 4,还是2 + 1 + 1 = 4,都会被看作是2 + 1 + 1 = 4这一种情况,因此本题是在遍历中不考虑结果顺序。

背包问题中只需考虑使用的物品种类,因此可转化为完全背包问题,将组成的数看作物品且容量为1n,背包容量为n。本题便转化为了,从物品1物品n(体积也是为1~n)中进行选择,构成背包容量为n的方案个数。

(1)完全背包二维数组

  • 动态规划五步曲:

(1)dp[i][j]含义: 从1~i中选择物品,达到背包容量为j的方案个数。

(2)递推公式: d p [ i ] [ j ] = ( d p [ i − 1 ] [ j ] + d p [ i ] [ j − i ] ) dp[i][j] = (dp[i - 1][j] + dp[i][j - i]) dp[i][j]=(dp[i1][j]+dp[i][ji]),完全背包的一般性化简后递推公式,未化简前所表示的是尝试放入物品1到物品j后的情况。

(3)dp数组初始化: dp[i][0] = 1,容量为0时,仅有一种情况。

(4)遍历顺序: 从左到右,从上到下。

(5)举例: (省略)

#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 1010, mod = 1e9 + 7;
int n;
int dp[N][N];


int main() {
    cin >> n;
    for(int i = 1; i <= n; i++)         dp[i][0] = 1;
    
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= n; j++) {
            if(i > j)           dp[i][j] = dp[i - 1][j] % mod;
            else                dp[i][j] = (dp[i - 1][j] + dp[i][j - i]) % mod;
        }
    }
    
    
    cout << dp[n][n] << endl;
    
    return 0;
}

(2)完全背包一维滚动数组

对变量进行优化

#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 1010, mod = 1e9 + 7;
int n;
int dp[N];


int main() {
    cin >> n;
    dp[0] = 1;
    
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = i; j <= n; j++) {
            dp[j] = (dp[j] + dp[j - i])  % mod;
        }
    }
    
    
    cout << dp[n] << endl;
    
    return 0;
}

(3)用加减1方法

此方法主要使用的是加一个和减一个1,还保持某种方案不变化的特点,得来递推公式。因为我们要求的只是方案个数,

例如:组合成3的方案可以为2、1和1、1、1,当我们想要得到组合成4的方案,那么就可以分别从2、1和1、1、1演化过来,就是2、1、1和1、1、1、1,此时3中这一部分含有最小值为1的方案个数与4中这一部分含有最小值为1的方案个数其实是相同的。

(1)dp[i][j]含义: 由j个数组合成总和为i的方案个数

(2)递推公式: d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] + d p [ i − j ] [ j ] dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + dp[i - j][j] dp[i][j]=dp[i1][j1]+dp[ij][j],将状态集合划分成两部分,一部分是j个数中的最小值值是1,另一部分是j个数中的最小值大于1。

对于最小值是1的集合,状态转移为 d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] dp[i][j]=dp[i1][j1],意思为当前状态由少一个1的状态演变过来。因为我们要求的是组合成目标数是的方案个数,因此加上一个时,其实还是在此种方案下,故方案个数与dp[i - 1][j - 1]的方案个数相同。

对于最大值大于1的集合,状态转移为 d p [ i ] [ j ] = d p [ i − j ] [ j ] dp[i][j] = dp[i - j][j] dp[i][j]=dp[ij][j],还是利用1这种特点,将j个数中各自减去一个1,此时dp[i][j]就可以有dp[i - j][j]而来。

(3)dp数组初始化: dp[0][0] = dp[1][1] = 1,重量为0和1时仅有一种方案。

(4)遍历顺序: 从左到右,从上到下。

(5)举例:

例如:组合成3的方案可以为2、1和1、1、1,当我们想要得到组合成4的方案,那么就可以分别从2、1和1、1、1演化过来,就是2、1、1和1、1、1、1,此时3中这一部分含有最小值为1的方案个数与4中这一部分含有最小值为1的方案个数其实是相同的。

#include <iostream>

using namespace std;

const int N = 1010, mod = 1e9 + 7;
int n;
int dp[N][N];

int main() {
    cin >> n;
    dp[0][0] = dp[1][1] = 1;
    
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        for(int j = 1; j <= i; j++) {
            dp[i][j] = (dp[i - 1][j - 1] + dp[i - j][j]) % mod;
        }
    }
    
    int res = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++)     res = (dp[n][i] + res) % mod;
    
    
    cout << res << endl;
    
    return 0;
}

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