本文涉及知识点
C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频
多重背包
LeetCode2902. 和带限制的子多重集合的数目
给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 和两个整数 l 和 r 。
请你返回 nums 中子多重集合的和在闭区间 [l, r] 之间的 子多重集合的数目 。
由于答案可能很大,请你将答案对 109 + 7 取余后返回。
子多重集合 指的是从数组中选出一些元素构成的 无序 集合,每个元素 x 出现的次数可以是 0, 1, …, occ[x] 次,其中 occ[x] 是元素 x 在数组中的出现次数。
注意:
如果两个子多重集合中的元素排序后一模一样,那么它们两个是相同的 子多重集合 。
空 集合的和是 0 。
示例 1:
输入:nums = [1,2,2,3], l = 6, r = 6
输出:1
解释:唯一和为 6 的子集合是 {1, 2, 3} 。
示例 2:
输入:nums = [2,1,4,2,7], l = 1, r = 5
输出:7
解释:和在闭区间 [1, 5] 之间的子多重集合为 {1} ,{2} ,{4} ,{2, 2} ,{1, 2} ,{1, 4} 和 {1, 2, 2} 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,1,3,5,2], l = 3, r = 5
输出:9
解释:和在闭区间 [3, 5] 之间的子多重集合为 {3} ,{5} ,{1, 2} ,{1, 3} ,{2, 2} ,{2, 3} ,{1, 1, 2} ,{1, 1, 3} 和 {1, 2, 2} 。
提示:
1 <= nums.length <= 2 * 104
0 <= nums[i] <= 2 * 104
nums 的和不超过 2 * 104 。
0 <= l <= r <= 2 * 104
动态规划
vCnt[i]记录i在nums中出现的次数,vCnt[i]不为0的数目不超过200个。
子多重集合 就是子序列。
i为0要特殊处理,否则会死循环。
动态规划的状态表示
dp[i][j] 表示 ,从[0,i]中选取若干个数和为j的可能数。状态数:O(200r)。
注意用滚动向量vPre、dp实现。
由于unorder_map 大约是O(10),所以有超时的风险。直接vector<vector<>> 空间复杂度是:O(nr),空间会超。
利用前缀和优化转移方程
计算后置状态:
dp[j] = ∑ x : 0 v C n t [ i ] v P r e [ j − x × i ] s . t j − x × i > = 0 \Large\sum_{x:0}^{vCnt[i]}vPre[j-x\times i] \quad s.t \quad j-x \times i>=0∑x:0vCnt[i]vPre[j−x×i]s.tj−x×i>=0
显然,可以用前缀和优化。
转移方程的时间复杂度为:O(1),总时间复杂度为O(200r)。
动态规划的填表顺序
i从大到小。从小到大似乎也没问题。
动态规划的初始值
vPre[0]=1
动态规划的范围值
∑ x : l r v P r e [ x ] \Large \sum _{x:l}^r vPre[x]∑x:lrvPre[x]
代码
核心代码
template<int MOD = 1000000007> class C1097Int { public: C1097Int(long long llData = 0) :m_iData(llData% MOD) { } C1097Int operator+(const C1097Int& o)const { return C1097Int(((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD); } C1097Int& operator+=(const C1097Int& o) { m_iData = ((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD; return *this; } C1097Int& operator-=(const C1097Int& o) { m_iData = (m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD; return *this; } C1097Int operator-(const C1097Int& o) { return C1097Int((m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD); } C1097Int operator*(const C1097Int& o)const { return((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD; } C1097Int& operator*=(const C1097Int& o) { m_iData = ((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD; return *this; } bool operator<(const C1097Int& o)const { return m_iData < o.m_iData; } C1097Int pow(long long n)const { C1097Int iRet = 1, iCur = *this; while (n) { if (n & 1) { iRet *= iCur; } iCur *= iCur; n >>= 1; } return iRet; } C1097Int PowNegative1()const { return pow(MOD - 2); } int ToInt()const { return m_iData; } private: int m_iData = 0;; }; class Solution { public: int countSubMultisets(vector<int>& nums, int left, int r) { const int iMax = *std::max_element(nums.begin(), nums.end()); vector<int> vCnt(1 + iMax); for (const auto& n : nums) { vCnt[n]++; } vector<C1097Int<>> vPre(r + 1); vPre[0] = 1; for (int i = iMax; i >= 0; i--) { if (0 == vCnt[i]) { continue; } vector<C1097Int<>> dp(r + 1); if (0 == i) { for (int k = 0; k <= r; k++) { dp[k] = vPre[k] * (1 + vCnt[i]); } } else { for (int m = 0; m < i; m++) { C1097Int<> iiSum = 0; for (int k = m; k <= r; k += i) { iiSum += vPre[k]; const int delIndex = k - (vCnt[i] + 1) * i; if (delIndex >= 0) { iiSum -= vPre[delIndex]; } dp[k] = iiSum; } } } vPre.swap(dp); } C1097Int<> biRet = std::accumulate ( vPre.begin() + left, vPre.begin() + r + 1, C1097Int<>()); return biRet.ToInt(); } };
测试用例
emplate<class T, class T2> void Assert(const T& t1, const T2& t2) { assert(t1 == t2); } template<class T> void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2) { if (v1.size() != v2.size()) { assert(false); return; } for (int i = 0; i < v1.size(); i++) { Assert(v1[i], v2[i]); } } int main() { vector<int> nums; int l, r; { Solution sln; nums = { 1, 2, 2, 3 }, l = 6, r = 6; auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r); Assert(1, res); } { Solution sln; nums = { 2, 1, 4, 2, 7 }, l = 1, r = 5; auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r); Assert(7, res); } { Solution sln; nums = { 1, 2, 1, 3, 5, 2 }, l = 3, r = 5; auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r); Assert(9, res); } }
扩展阅读
视频课程
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测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。