动态规划dp算法经典包子凑数java

动态规划dp算法经典包子凑数java目录题目包子凑数动态规划思想具体代码题目包子凑数小明几乎每天早晨都会在一家包子铺吃早餐 他发现这家包子铺有 NN 种蒸笼 其中第 ii 种蒸笼恰好能放 A iAi 个包子 每种蒸笼都有非常多笼 可以认为是无限笼 每当有顾客想买 XX 个包子 卖包子的大叔就会迅速选出若干笼包子来 使得这若干笼中恰好一共有 XX 个包子 比如一共有 33 种蒸笼 分别能放 3 43 4 和 55 个包子 当顾客想买 1111 个包子时 大叔就会选 22 笼 33 个的再加 11 笼 55 个的 也可能选出 11 笼 33 个的再加 22 笼 44 个的

目录

题目 包子凑数

动态规划思想

具体代码


题目 包子凑数

输入

输出

 一个整数代表答案。如果凑不出的数目有无限多个,输出INF。

6  

动态规划思想

在讲动态规划思想前,本题还使用到了经典数论Ax+By=C(x,y>0)问题:若A,B互质,则有无限个C时的方程无解。否则可能有解。推广到a,b,…,n同时成立。可以利用这个思想求是否有无穷个包子数凑不出来。

所以本题中可以类似的用a1,a2,…an表示能放的包子的个数,找到合适的x,y,…….n凑出C。如果方程有解则能凑出,否则不能凑出。至于求最大公约数可以利用辗转相除法求。

然后本题就可以类似背包问题,使用到一个boolean[] dp,下标index表示index个包子是否能够凑出。当dp[i] 即i个包子可以凑出的话,那么j个包子+第i种蒸笼恰好能放Ai个包子:arr[i]也能够凑出来即index=(j+arr[i])个包子也能够凑出来:dp[j + arr[i]] = true;动态规划的思想就体现在这,另外为了节省时间,在录入数据的同时,就可以对dp[]数据进行更新。

具体代码

import java.util.Scanner; public class _包子凑数 { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); int n = scanner.nextInt();//N种蒸笼 int yueshu = 0;//最大公约数 int[] arr = new int[n + 1];//以下N行每行包含一个整数Ai boolean[] dp = new boolean[10000];//下标index表示index个包子是否能够凑出 dp[0] = true;//默认0个包子可以凑出来 //在录入数据的同时,即可对dp[index]index个包子是否能够凑出来进行更新处理。 for (int i = 1; i <= n; i++) { arr[i] = scanner.nextInt();//录入数据 / * 下面if-else语句动态求输入的数据的最大公约数 * 求当前第i种蒸笼恰好能放Ai个包子和前一个蒸笼能放的包子个数的最大公约数 */ if (i == 1) yueshu = arr[1]; else yueshu = yue(arr[i], yueshu); //更新dp[]数组 for (int j = 0; j < 10000; j++) { / * 如果dp[j],即j个包子能够凑出来, * 那么j个包子+第i种蒸笼恰好能放Ai个包子:arr[i]也能够凑出来 * 即index=(j+arr[i])个包子也能够凑出来。 */ if (dp[j]) dp[j + arr[i]] = true;//向后递推,动态规划的体现 } } //当最大公约数!=1 说明Ai不互质,则有无限个包子数凑不出来 if (yueshu != 1) System.out.println("INF"); else { //否则统计个数 int sum = 0; for (int i = 0; i < dp.length; i++) { if (!dp[i]) sum++; } System.out.println(sum); } } / * 辗转相除法求a,b两个数的最大公约数 * @param a * @param b * @return */ public static int yue(int a, int b) { if (b == 0) return a; else return yue(b, a % b); } } 

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