C语言 深入理解动态规划之计数类DP
作者:小羊努力变强
动态规划可谓是大名鼎鼎,笔试面试中的高频考点,也是重点难点,动态规划类型题目灵活多变,难度系数也相对较高,往往我们做不好动态规划的题目就会与心仪的offer失之交臂,本篇文章我们就一起来研究一下动态规划的计数类DP
写在前面
之前讲过背包问题,线性DP,区间DP,不知道大家忘了吗,这次是计数类DP
石子合并
老规矩,先画图。
思路:把1,2,3, … n分别看做n个物体的体积,这n个物体均无使用次数限制,问恰好能装满总体积为n的背包的总方案数(完全背包问题变形)
初值问题:
求最大值时,当都不选时,价值显然是 0
而求方案数时,当都不选时,方案数是 1(即前 i 个物品都不选的情况也是一种方案),所以需要初始化为 1
即:for (int i = 0; i <= n; i ++) f[i][0] = 1;
等价变形后: f[0] = 1
状态计算:
f[i][j]表示前i个整数(1,2…,i)恰好拼成j的方案数
求方案数:把集合选0个i,1个i,2个i,…全部加起来
f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i - 1][j - i] + f[i - 1][j - 2 * i] + …;
f[i][j - i] = f[i - 1][j - i] + f[i - 1][j - 2 * i] + …;
因此 f[i][j]=f[i−1][j]+f[i][j−i]; (这一步类似完全背包的推导)
朴素做法
// f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i][j - i] #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e3 + 7, mod = 1e9 + 7; int f[N][N]; int main() { int n; cin >> n; for (int i = 0; i <= n; i ++) { f[i][0] = 1; // 容量为0时,前 i 个物品全不选也是一种方案 } for (int i = 1; i <= n; i ++) { for (int j = 0; j <= n; j ++) { f[i][j] = f[i - 1][j] % mod; // 特殊 f[0][0] = 1 if (j >= i) f[i][j] = (f[i - 1][j] + f[i][j - i]) % mod; } } cout << f[n][n] << endl; }
等价变形
// f[i][j] = f[i - 1][j] + f[i][j - i] #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1e3 + 7, mod = 1e9 + 7; int f[N]; int main() { int n; cin >> n; f[0] = 1; // 容量为0时,前 i 个物品全不选也是一种方案 for (int i = 1; i <= n; i ++) { for (int j = i; j <= n; j ++) { f[j] = (f[j] + f[j - i]) % mod; } } cout << f[n] << endl; }
上面是完全背包问题的解法,再来看看不用完全背包问题求解
状态计算:分两部分
- 这j个数中存在最小值为1的数 先去掉这一个1,其他部分表示为总和为i-1,恰好由j-1个数f[i-1][j-1]
- 这j个数中存在的最小值都>1 j个数都>1,让j个数都-1,求总和为j-i,由j个数的方案表示:f[i-j][j]
综上所述:f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + f[i - j][j];
//非背包做法 //状态表示:f[i][j] 所有总和是i,并且恰好可以表示成j个数的和的方案 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 1010, mod = 1e9 + 7; int n; int f[N][N]; int main() { cin >> n; f[0][0] = 1; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) //i最多表示成i个数的和,因此j<=i for (int j = 1; j <= i; j ++ ) f[i][j] = (f[i - 1][j - 1] + f[i - j][j]) % mod; int res = 0; for (int i = 1; i <= n; i ++ ) res = (res + f[n][i]) % mod; cout << res << endl; return 0; }
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