从‘放苹果’到‘数的划分’:一个动态规划思路如何搞定两道经典OJ题(附C++代码)

news2026/5/6 17:43:20
从‘放苹果’到‘数的划分’动态规划思维的迁移艺术第一次在算法竞赛中遇到数的划分问题时我盯着题目描述足足十分钟毫无头绪——直到突然想起之前做过的放苹果问题。这种灵光乍现的瞬间正是算法学习中最为珍贵的顿悟时刻。本文将带你深入剖析这两道经典题目背后的思维联系掌握动态规划模型迁移的核心技巧而不仅仅是记住几个状态转移方程。1. 问题本质的类比思考1.1 表面差异下的共同结构放苹果和数的划分乍看是两类不同的问题放苹果问题将m个相同的苹果放入n个相同的盘子允许空盘求分配方法数数的划分将整数n划分为k个正整数之和求划分方法数但当我们用组合数学的眼光审视时会发现它们本质都是划分相同物品到相同容器的问题。关键差异仅在于一个约束条件# 问题约束对比 放苹果每个盘子 ≥0 个苹果 数的划分每个部分 ≥1 个单元1.2 模型转换技巧通过简单的变量代换就能建立等价关系。设数的划分中每个数为aᵢ则有n a₁ a₂ ... aₖ (aᵢ ≥1)令bᵢ aᵢ -1则转化为n-k b₁ b₂ ... bₖ (bᵢ ≥0)这与放苹果问题mn-k, nk的情况完全一致。这种问题归约的思维是算法设计的核心能力。提示在竞赛中遇到新问题时先问自己这个问题与我已知的哪个模型最相似2. 动态规划模型的构建与演变2.1 状态定义的通用模式对于这类划分问题动态规划的状态定义通常遵循以下模板dp[i][j]: 将i个单位划分为j个部分的方案数但具体实现时需要考虑边界条件的差异条件类型放苹果数的划分初始条件dp[0][j]1dp[0][0]1无效状态dp[i][j]0 (ij)dp[i][j]0 (ij)单容器/单部分dp[i][1]1dp[i][1]12.2 状态转移方程的推导两种问题的状态转移都基于最后一部分是否为空的决策放苹果的转移方程dp[i][j] dp[i][j-1] dp[i-j][j]解释dp[i][j-1]至少一个盘子为空dp[i-j][j]所有盘子至少一个苹果数的划分的转移方程dp[i][j] dp[i-1][j-1] dp[i-j][j]解释dp[i-1][j-1]至少一个部分为1dp[i-j][j]所有部分≥2关键区别在于第一个项的处理这反映了空盘与非空盘的约束差异。3. 代码实现与优化技巧3.1 基础实现对比放苹果的标准解法int countApple(int m, int n) { vectorvectorint dp(m1, vectorint(n1, 0)); for(int i0; im; i) { for(int j1; jn; j) { if(i0 || j1) dp[i][j] 1; else if(ij) dp[i][j] dp[i][j-1]; else dp[i][j] dp[i][j-1] dp[i-j][j]; } } return dp[m][n]; }数的划分的标准解法int countPartition(int n, int k) { vectorvectorint dp(n1, vectorint(k1, 0)); dp[0][0] 1; for(int i1; in; i) { for(int j1; jk; j) { if(ij) dp[i][j] 0; else if(j1) dp[i][j] 1; else dp[i][j] dp[i-1][j-1] dp[i-j][j]; } } return dp[n][k]; }3.2 空间优化策略两种问题都可以使用滚动数组优化空间复杂度到O(n)int countPartition(int n, int k) { vectorint dp(n1, 0); dp[0] 1; for(int j1; jk; j) { for(int ij; in; i) { dp[i] dp[i-j]; } } return dp[n]; }注意优化后的代码虽然节省空间但会丢失中间状态信息不适合需要回溯解的场景。4. 解题思维的进阶训练4.1 问题变种识别矩阵掌握基础模型后可以应对各种变种问题。下表总结了常见变种的特征变种特征对应解法调整例题参考各部分不同转换为组合问题洛谷P1025指定最小大小预处理减去最小值LeetCode 698限制最大部分增加状态维度Codeforces 111D输出具体划分增加回溯路径记录信息学奥赛一本通13044.2 思维训练方法论建立问题档案对每个经典问题记录核心模型边界条件常见变种与其他问题的关联定期做类比练习例如比较背包问题与硬币兑换比较最长公共子序列与编辑距离构建思维导图将算法问题按相似性分类形成知识网络graph LR A[划分问题] -- B[放苹果] A -- C[数的划分] A -- D[整数拆分] B -- E[允许空盘] C -- F[不允许空部分] D -- G[不考虑顺序]4.3 竞赛中的实战技巧快速识别问题类型看到题目先判断是否属于划分问题验证模型适用性检查题目约束是否匹配模型前提处理特殊边界特别注意n0, k0等极端情况测试样例设计构造包含以下情况的测试用例n kn kk 1最大边界值在NOIP等竞赛中这类问题的典型数据范围是n≤200k≤10因此O(nk)的解法完全足够。但在一些更高级别的比赛中可能需要更优化的解法。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2588918.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…

网络编程(Modbus进阶)

思维导图 Modbus RTU(先学一点理论) 概念 Modbus RTU 是工业自动化领域 最广泛应用的串行通信协议,由 Modicon 公司(现施耐德电气)于 1979 年推出。它以 高效率、强健性、易实现的特点成为工业控制系统的通信标准。 包…

UE5 学习系列(二)用户操作界面及介绍

这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇,在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下: 【Note】:如果你已经完成安装等操作,可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作,重…

IDEA运行Tomcat出现乱码问题解决汇总

最近正值期末周,有很多同学在写期末Java web作业时,运行tomcat出现乱码问题,经过多次解决与研究,我做了如下整理: 原因: IDEA本身编码与tomcat的编码与Windows编码不同导致,Windows 系统控制台…

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …

使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式

一、环境及版本说明 如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 说明&#xff1a;假设每台服务器已…

XML Group端口详解

在XML数据映射过程中&#xff0c;经常需要对数据进行分组聚合操作。例如&#xff0c;当处理包含多个物料明细的XML文件时&#xff0c;可能需要将相同物料号的明细归为一组&#xff0c;或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码&#xff0c;增加了开…

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…

(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)

题目&#xff1a;3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 &#xff1a;哈希&#xff0c;时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况&#xff0c;哈希表这里用数组即可实现。 C版本&#xff1a; class Solution { public:int maxDifference(string s) {int a[26]…

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…

【Axure高保真原型】引导弹窗

今天和大家中分享引导弹窗的原型模板&#xff0c;载入页面后&#xff0c;会显示引导弹窗&#xff0c;适用于引导用户使用页面&#xff0c;点击完成后&#xff0c;会显示下一个引导弹窗&#xff0c;直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…

接口测试中缓存处理策略

在接口测试中&#xff0c;缓存处理策略是一个关键环节&#xff0c;直接影响测试结果的准确性和可靠性。合理的缓存处理策略能够确保测试环境的一致性&#xff0c;避免因缓存数据导致的测试偏差。以下是接口测试中常见的缓存处理策略及其详细说明&#xff1a; 一、缓存处理的核…

龙虎榜——20250610

上证指数放量收阴线&#xff0c;个股多数下跌&#xff0c;盘中受消息影响大幅波动。 深证指数放量收阴线形成顶分型&#xff0c;指数短线有调整的需求&#xff0c;大概需要一两天。 2025年6月10日龙虎榜行业方向分析 1. 金融科技 代表标的&#xff1a;御银股份、雄帝科技 驱动…

观成科技:隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析

1.工具介绍 Ligolo-ng是一款由go编写的高效隧道工具&#xff0c;该工具基于TUN接口实现其功能&#xff0c;利用反向TCP/TLS连接建立一条隐蔽的通信信道&#xff0c;支持使用Let’s Encrypt自动生成证书。Ligolo-ng的通信隐蔽性体现在其支持多种连接方式&#xff0c;适应复杂网…

铭豹扩展坞 USB转网口 突然无法识别解决方法

当 USB 转网口扩展坞在一台笔记本上无法识别,但在其他电脑上正常工作时,问题通常出在笔记本自身或其与扩展坞的兼容性上。以下是系统化的定位思路和排查步骤,帮助你快速找到故障原因: 背景: 一个M-pard(铭豹)扩展坞的网卡突然无法识别了,扩展出来的三个USB接口正常。…

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …

华为云AI开发平台ModelArts

华为云ModelArts&#xff1a;重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”&#xff01; 在人工智能浪潮席卷全球的2025年&#xff0c;企业拥抱AI的意愿空前高涨&#xff0c;但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实&#xff0c;却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…

深度学习在微纳光子学中的应用

深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…