波动数列 神奇的dp
1 3 0 2 -1 1 -2 ...
这个数列中后一项总是比前一项增加2或者减少3。
栋栋对这种数列很好奇,他想知道长度为 n 和为 s 而且后一项总是比前一项增加a或者减少b的整数数列可能有多少种呢?
对于30%的数据,1<=n<=30,0<=s<=30,1<=a,b<=30;
对于50%的数据,1<=n<=50,0<=s<=50,1<=a,b<=50;
对于70%的数据,1<=n<=100,0<=s<=500,1<=a, b<=50;
对于100%的数据,1<=n<=1000,-1,000,000,000<=s<=1,000,000,000,1<=a, b<=1,000,000。
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我算是摸透了,蓝桥杯最后两题如果数据大,肯定不是dfs,多半是DP
这个题是如何变出一个DP的递推公式呢,贼神奇
把a,b归结为一个状态p,第i个数要么是加a,要么是加b

对于n个数而言,a和b的总次数是
从1累加到(n-1)
我们暂且不论x是什么数,我们研究的是a出现的次数
对于第i个数来说 要么是a出现,要么是a不出现b出现,这两种状态

网上的思路大概是这样,dp[i-1][j]表示的是第i个数不取a
我想了很久,为什么dp[i-1][j-i]是表示第i个数取a,其他人对j有两种解释
1. dp(i,j)表示序列的前 i 项中 a 的次数为 j 时的方案种数。
2.dp[i][j],表示前i个元素组成和为j的序列的方案数,这里的和j表示的是所有的a的和.
但是j的范围是
我是这么理解的 i表示前i项,而j是a出现次数的和,不是a一共出现了多少次,而是从1累加到出现的次数。
比如对于前两项而言,a只能出现1次或者2次,那么j的最大值就是1+2 = 3
对于前三项而言,a只能出现1,2,3次,那么j的最大值就是1+2+3 = 6
我之前在这里想了好久好久,抱住萌萌的自己。
dp[0][0] = 1
dp[1][0] = dp[0][0] = 1 || dp[1][1] = dp[0][1]+dp[0][0] = 1
dp[2][0] = dp[1][0] = 1 || dp[2][1] = dp[1][1] =1 || dp[2][2] = dp[1][2] + dp[1][0] = 1 || dp[2][3] = dp[1][3] + dp[1][1] = 1
dp用滚动数组节省空间,最后判断x是不是整数。
#include<iostream>
using namespace std;
#define MOD 100000007
#define MAXN 1100
long long n,s,a,b;
long long all;
long long Bo[2][MAXN*MAXN];//作为滚动数组
int p=0;
//p为滚动数组标识,表示当前操作数组的第几行,(例如当前计算第i行,p指向操作Bo数组第0行,逻辑上i-1行是Bo数组第1行)
void fun_dp()
{
long long i,j;
//动态规划前初始化,只有一个体积为0的物品,可以装入容量为0的背包,容量大于0的背包方案数为0
Bo[p][0]=1;
for(i=1;i<n;i++)//有体积为1到n-1的n-1种物品
{
p=1-p;//p如果是0变换成1,如果是1变换成0
for(j=0;j<=i*(i+1)/2;j++)//背包容量从0到 i*(i-1)/2
{
if(i<j || i==j)
{
Bo[p][j] = (Bo[1-p][j] + Bo[1-p][j-i]) % MOD;
}else{
Bo[p][j] = Bo[1-p][j];
}
}
}
}
int fun_sum()
{
long long count=0,i;
long long temp;
for(i=0;i<=all;i++)
{
temp = s - i*a + (all - i)*b;
if(temp%n == 0)
{
count = (count+Bo[p][i])%MOD;
}
}
return count;
}
int main()
{
long long count;
cin >> n >> s >> a >> b;
all = n*(n-1)/2; //最多可以增加多少个a(背包容量最大值)
fun_dp();//进行动态规划的函数
count = fun_sum();//统计总数
cout << count;
return 0;
}
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