整数拆分问题(从O(n^2优化到O(n*sqrt(n))

 1. 将n划分成若干正整数之和的划分数。

  2. 将n划分成k个正整数之和的划分数。

  3. 将n划分成最大数不超过k的划分数。

  4. 将n划分成若干奇正整数之和的划分数。

  5. 将n划分成若干不同整数之和的划分数。

1.将n划分成不大于m的划分法:

  1).若是划分多个整数可以存在相同的:

   dp[n][m]= dp[n][m-1]+ dp[n-m][m] dp[n][m]表示整数 n 的划分中,每个数不大于 m 的划分数。

  则划分数可以分为两种情况:

  a.划分中每个数都小于 m,相当于每个数不大于 m- 1, 故划分数为 dp[n][m-1].

   b.划分中有一个数为 m. 那就在 n中减去 m ,剩下的就相当于把 n-m 进行划分, 故划分数为 dp[n-m][m];

  2).若是划分多个不同的整数:

  dp[n][m]= dp[n][m-1]+ dp[n-m][m-1] dp[n][m]表示整数 n 的划分中,每个数不大于 m 的划分数。

   同样划分情况分为两种情况:

  a.划分中每个数都小于m,相当于每个数不大于 m-1,划分数为 dp[n][m-1].

  b.划分中有一个数为 m.在n中减去m,剩下相当对n-m进行划分,

   并且每一个数不大于m-1,故划分数为 dp[n-m][m-1]

  2.将n划分成k个数的划分法:

    dp[n][k]= dp[n-k][k]+ dp[n-1][k-1];

  方法可以分为两类:

    第一类: n 份中不包含 1 的分法,为保证每份都 >= 2,可以先拿出 k 个 1 分

  到每一份,然后再把剩下的 n- k 分成 k 份即可,分法有: dp[n-k][k]

     第二类: n 份中至少有一份为 1 的分法,可以先那出一个 1 作为单独的1份,剩

  下的 n- 1 再分成 k- 1 份即可,分法有:dp[n-1][k-1]

  

  3.将n划分成若干奇数的划分法:(不懂)

    g[i][j]:将i划分为j个偶数

    f[i][j]:将i划分为j个奇数

   g[i][j] = f[i - j][j];

  f[i][j] = f[i - 1][j - 1] + g[i - j][j];

以下给出O(n^2)算法

/*对于输入的 n,k;
第一行: 将n划分成若干正整数之和的划分数。
第二行: 将n划分成k个正整数之和的划分数。
第三行: 将n划分成最大数不超过k的划分数。
第四行: 将n划分成若干个 奇正整数之和的划分数。
第五行: 将n划分成若干不同整数之和的划分数。
第六行: 打印一个空行*/
#include<iostream>
#include <cstring>
#include<vector>
#include <cstdio>
using namespace std;
#define N 55+1
int dp[N][N];  

int main()
{
    //分为若干个正整数和
    //memset(dp,0,sizeof(dp));
    int n,k;
    int out[6];
    while(cin>>n>>k)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        //任意个正整数和,则dp[i][j]表示i分解成最大不超过j的个数,
        //分为最大是j和最大不是j,则dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i][j-1];
        dp[0][0]=1;
        for (int i=0;i<=n;i++)
        {
            for (int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(j<=i)
                dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i][j-1];
                else
                dp[i][j]=dp[i][i];
            }
        }
        out[1]=dp[n][n];
        out[3]=dp[n][k];
        //分成K个正整数的和 ,分为k个数中没有1,和有1,
        //dp[i][j],将i划分为j个dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i-1][j-1];
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        for (int j=1;j<=i;j++)
        {
              if(j==1)
              dp[i][j]=1;
              else
              dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i-1][j-1];
        }
        out[2]=dp[n][k];
       //奇数和dp[i][j]为划分最大的奇数不超过j的数,
       //则dp[i][j]=dp[i-n(j)][j]+dp[i][j-2];n(j)为不超过j的最大奇数
       //初始条件,dp[i][1]=1,j为偶数时候dp[i][j]=dp[i][j-1];当i==n(j) ,
       //出现dp[0][j],也就是当i为奇数时候,dp[0][j]=1;
       memset(dp,0,sizeof(dp));
       for(int i=0;i<=n;i++)
       {
           dp[i][1]=1;
           if(i&1)
           dp[0][i]=1;
        }
        for (int i=1;i<=n;i++)
        {
            for (int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(j&1)
                {
                    if(j<=i)
                    dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i][j-1];
                    else
                    dp[i][j]=dp[i][i];
                }
                else
                dp[i][j]=dp[i][j-1];
            }
        }
        out[4]=dp[n][n];
//不同正整数和,dp[i][j]是不超过j的不同的整数和,dp[i][j]=dp[i-j][j-1]+dp[i][j-1];初始状态dp[1][1]=1;
//当i==j时,出现dp[0][j-1],表示先拿出一个j出来,这时候就应该是1中情况。  

        memset(dp,0,sizeof(dp));
        dp[0][0]=1;
        for (int i=0;i<=n;i++)
        {
              for (int j=1;j<=n;j++)
              {
                   if(j<=i)
                   dp[i][j]=dp[i-j][j-1]+dp[i][j-1];
                    else
                    dp[i][j]=dp[i][i];
              }
        }
        out[5]=dp[n][n];
        for (int i=1;i<=5;i++)
            {
                cout<<out[i]<<endl;
            }
            cout<<endl;  

       }
}     

但我在做51nod的时候发现数据给的范围很大(5*10^4),这种方法不仅内存存不下,而且还TLE

下面给出n个数拆成不同数的方案的O(nsqrt(n))算法

dp[i][j]代表i个数相加等于j

由于有不同的数最多不超过O(sqrt(n))算法个,则可以优化

dp[i][j] = dp[i-1][j-i] + dp[i][j-i]

这个递推方程的转移含义是i-1个数每个数都加1,最后再添上一个1,就从dp[i-1][j-i]转到dp[i][j],还有就是i个数每个数都加1,就从dp[i][j-i]转到dp[i][j]

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <cmath>

int dp[600][51000];
int const mod = 1e9+7;
using namespace std;
int main()
{

  int n;
  while(scanf("%d",&n) != EOF){
     dp[0][0] = 1;
      for(int i =1; i <= 2*(int)sqrt(n); i++ )
      {
          for(int j = 0; j <= n; j++)
          {
              dp[i][j] = (dp[i-1][j-i] + dp[i][j-i])%mod;
          }
      }

      int ans = 0;
      for(int i =1; i <= 2*(int)sqrt(n); i++ )
      {
          ans += dp[i][n];
          ans %= mod;
      }
          printf("%d\n",ans);
  }

  return 0;
}

那么当将n划分成若干正整数之和的划分数呢?

可以相同,那么上面那个方法就不行了

可以用5边形数来求

参考资料

https://en.wikipedia.org/wiki/Partition_(number_theory)

用一个公式就行

其中n-k*(3*k-1)/2>=0,n-k*(3*k+1)/2>=0;

注意两个条件要分开判断,有大于0的就加上相应的f,不是两个同时成立或者不成立

这个公式的时间复杂度是O(n^1.5)

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;

long long tar[100002];
const int MOD=1000000007;

void init()
{
    memset(tar,0,sizeof(tar));
    tar[0]=1;

    for(int i=1;i<=50000;i++)
    {
        int nbit;
        for(int j=1;;j++)
        {
            int element1,element2;
            element1=i-j*(3*j-1)/2;
            element2=i-j*(3*j+1)/2;
            if(j&1)
                nbit=1;
            else if(j%2==0)
                nbit=-1;

            if(element2<0 && element1<0)
                break;

            if(element1>=0)
            {
                tar[i]=(tar[i]+nbit*tar[element1])%MOD;
            }
            if(element2>=0)
            {
                tar[i]=(tar[i]+nbit*tar[element2])%MOD;
            }
        }
        tar[i]=(tar[i]+MOD)%MOD;
    }

}

int main()
{

    init();
    int rat;
    while(cin>>rat)
    {

        cout<<tar[rat]<<endl;
    }
    return 0;
}

计算机是人造学科,数学是神造学科!!!orz….

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

时间: 2024-08-04 10:19:11

整数拆分问题(从O(n^2优化到O(n*sqrt(n))的相关文章

整数拆分

将一个整数N拆分成n个连续自然数的和.例如: 15 = 1+2+3+4+5 15 = 4+5+6 15 = 7+8 实现一个函数,打印所有可能,并且统计有多少种方法? 分析过程如下. 对于一个数N, 2个自然数相加:m+(m+1)                                                                                                                  =2m+1 3个自然数相加:(m-1)+m

Pollard-Rho大整数拆分模板

随机拆分,简直机智. 关于过程可以看http://wenku.baidu.com/link?url=JPlP8watmyGVDdjgiLpcytC0lazh4Leg3s53WIx1_Pp_Y6DJTC8QkZZqmiDIxvgFePUzFJ1KF1G5xVVAoUZpxdw9GN-S46eVeiJ6Q-zXdei 看完后,觉得随机生成数然后和n计算gcd,可以将随机的次数根号一下.思想很叼. 对于里面说的birthday trick,在执行次数上我怎么看都只能减一半.只是把平均分布,变成了靠近0

poj 1221 UNIMODAL PALINDROMIC DECOMPOSITIONS 整数拆分

题意: 给一个数n,求有多少种和为n的单峰先增对称序列,比如当n=5时结果为3:(5), (1 3 1), (1 1 1 1 1). 分析: 转化为求类似整数拆分问题,f(i,j)的意义是把i进行拆分,最大数小于等于j的方法数. 代码: //poj 1221 //sep9 #include <iostream> using namespace std; const int maxN=300; __int64 a[maxN+10][maxN+10]; __int64 f(int m,int n)

poj 2229 完全背包变形(求解整数拆分问题)

整数拆分问题:给定一个正整数n,将n拆分为若干数字的和,问有多少种方法? 此题为整数拆分问题的子问题,拆分出的数字要求是2的幂次. 定义dp[i][k]表示枚举到第k个数字时数字i的拆分方案数. 则有状态转移方程: dp[i][k] = dp[i][k - 1] + dp[i - num[k]][k]; 熟悉完全背包的朋友可以看出,这个方程和完全背包的状态转移方程如出一辙,第二维可以省去,只要将i从小到大枚举即可. 1 #include <iostream> 2 #include <cs

poj 3014 Cake Pieces and Plates 整数拆分

题意: 将m拆成n个数,允许某个数为0,求拆分方案数. 分析: 裸的整数拆分,设h(m,n)表示将m拆成n个数,允许某数为0的方案数,递推方程见代码.很有意思的是,参考上一篇写poj1221的博文中,设f(m,n)表示将m进行任意份数不允许有0的整数拆分,且最大元素小于等于m的方案数,则h(m,n)==f(m,n)....求解此等式意义... 代码: //poj 3014 //sep9 #include <iostream> using namespace std; const int max

LightOJ 1336 Sigma Function(数论 整数拆分推论)

--->题意:给一个函数的定义,F(n)代表n的所有约数之和,并且给出了整数拆分公式以及F(n)的计算方法,对于一个给出的N让我们求1 - N之间有多少个数满足F(x)为偶数的情况,输出这个数. --->分析:来考虑F(x)为奇数的情况,给据题目中给我们的公式,,如果F(x)为奇数,那么这个多项式里面的任何一项都必须是奇数,可以知道p = 2时,        p^e - 1肯定是奇数,如果p != 2,当且仅当e为偶数的时候,此项为奇数,证明如下: 原式变形为[ p^(e+1) -p + (

整数拆分问题的四种解法【转载】

http://blog.csdn.net/u011889952/article/details/44813593 整数拆分问题的四种解法 原创 2015年04月01日 21:17:09 标签: 算法 / 母函数定理 / 五边形数定理 / acm / 动态规划 整数划分问题是算法中的一个经典命题之一 所谓整数划分,是指把一个正整数n写成如下形式: n=m1+m2+m3+....+mi;(其中mi为正整数,并且1<=mi<=n),则{m1,m2,m3,....,mi}为n的一个划分. 如果{m1,

【转载转载转载!】整数拆分问题的四种解法--尼奥普兰

整数拆分问题的四种解法 原创 2015年04月01日 21:17:09 标签: 算法 / 母函数定理 / 五边形数定理 / acm / 动态规划 整数划分问题是算法中的一个经典命题之一 所谓整数划分,是指把一个正整数n写成如下形式: n=m1+m2+m3+....+mi;(其中mi为正整数,并且1<=mi<=n),则{m1,m2,m3,....,mi}为n的一个划分. 如果{m1,m2,m3,....,mi}中的最大值不超过m,即max{m1,m2,m3,....,mi} <= m,则称

LeetCode 343.整数拆分 - JavaScript

题目描述:给定一个正整数 n,将其拆分为至少两个正整数的和,并使这些整数的乘积最大化. 返回你可以获得的最大乘积. 题目分析 题目中"n 至少可以拆分为两个正整数的和",这个条件说明了 n 是大于 1 的整数. 对 7 来说,可以拆成 3+4,最大乘积是 12. 对 8 来说,可以拆成 3+3+2,最大乘积是 18. 解法 1: 动态规划 状态数组dp[i]表示:数字 i 拆分为至少两个正整数之和的最大乘积.为了方便计算,dp 的长度是 n + 1,值初始化为 1. 显然dp[2]等于