acwing3417. 砝码称重
acwing3417. 砝码称重
- 算法 1: DFS
- 算法2 : DP
算法 1: DFS
/*** 数据范围
对于 50%的评测用例,1≤N≤15.
对于所有评测用例,1≤N≤100,N 个砝码总重不超过 1e5.
*/
/*
算法 1: DFS
思路 : 对于每个砝码,有放在左边,放在右边,和不放三种选择,使用深搜来遍历所有可能情况,并记录出现过的重量
时间复杂度 : O(N^3)
空间复杂度 : O(N)
*/
#include <iostream>
#include <set>
using namespace std;const int N = 110;
int n ;
int w[N];
set<int> st;void dfs(int u ,int s)
{if(u == n){if(s>0)st.insert(s);return ;}dfs(u+1 , s+w[u]);dfs(u+1 , s-w[u]);dfs(u+1 , s);
}int main()
{cin >> n;for(int i = 0 ;i < n ;i ++)cin >> w[i];dfs(0 , 0);//遍历到第u个砝码,总重量为多少cout<<st.size()<<endl;return 0;
}
算法2 : DP
本题是一个典型的背包问题,我们可以用动态规划来解决。状态转移方程为f[i][j]f[i][j]f[i][j] 表示前 iii个砝码能否凑出重量 jjj,如果能够凑出,则 f[i][j]=truef[i][j]=truef[i][j]=true,否则 f[i][j]=falsef[i][j]=falsef[i][j]=false。
对于第 iii个砝码,它可以选择放在天平左边、右边或者不放,因此有以下三种情况:
不放第 iii 个砝码,则 f[i][j]=f[i−1][j];f[i][j]=f[i-1][j];f[i][j]=f[i−1][j];
将第 iii 个砝码放在天平左边,则 f[i][j]=f[i−1][j−W[i]];f[i][j]=f[i-1][j-W[i]];f[i][j]=f[i−1][j−W[i]];
将第 iii 个砝码放在天平右边,则f[i][j]=f[i−1][j+W[i]]f[i][j]=f[i-1][j+W[i]]f[i][j]=f[i−1][j+W[i]]。
综合上述三种情况,我们可以得到状态转移方程:
f[i][j]={f[i−1][j],f[i−1][j]or f[i−1][j−Wi]or f[i−1][j+Wi]f[i][j]= \begin{cases} f[i-1][j], \\ f[i-1][j] \text{or}\ f[i-1][j-W_i] \text{or}\ f[i-1][j+W_i] \end{cases} f[i][j]={f[i−1][j],f[i−1][j]or f[i−1][j−Wi]or f[i−1][j+Wi]
最终答案即为有多少个 f[N][j]f[N][j]f[N][j] 的值为 true。
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>using namespace std;const int N = 110, M = 200010, B = M / 2;
/*
[-100000,100000]=>200010
*/int n, m;
int w[N];
bool f[N][M];int main()
{scanf("%d", &n);for (int i = 1; i <= n; i ++ ) scanf("%d", &w[i]), m += w[i];f[0][B] = true;for (int i = 1; i <= n; i ++ )for (int j = -m; j <= m; j ++ ){//状态转移方程:是否可以由"右状态"转移到"左状态"f[i][j + B] = f[i - 1][j + B];if (j - w[i] >= -m) f[i][j + B] |= f[i - 1][ j - w[i] + B ];//如果存在j - w[i] + B这样的重量,那么就可以从j - w[i] + B这个状态转移到j + B这个状态if (j + w[i] <= m) f[i][j + B] |= f[i - 1][ j + w[i] + B ];}int res = 0;for (int j = 1; j <= m; j ++ )if (f[n][j + B])res ++ ;printf("%d\n", res);return 0;
}