//输入t, r, 尝试Wk voidSumOfkNumber(int t, int k, int r, int& M, bool& flag, bool* X) { X[k] = true; // 选第k个数 if (t + k == M) // 若找到一个和为M,则设置解向量的标志位,输出解 { flag = true; for (int i = 1; i <= k; ++i) { if (X[i] == 1) { printf("%d ", i); } } printf("\n"); } else { // 若第k+1个数满足条件,则递归左子树 if (t + k + (k + 1) <= M) { SumOfkNumber(t + k, k + 1, r - k, M, flag, X); } // 若不选第k个数,选第k+1个数满足条件,则递归右子树 if ((t + r - k >= M) && (t + (k + 1) <= M)) { X[k] = false; SumOfkNumber(t, k + 1, r - k, M, flag, X); } } }
voidsearch(int& N, int& M) { // 初始化解空间 bool* X = (bool*)malloc(sizeof(bool)* (N + 1)); memset(X, false, sizeof(bool)* (N + 1)); int sum = (N + 1) * N * 0.5f; if (1 > M || sum < M) // 预先排除无解情况 { printf("not found\n"); return; } bool f = false; SumOfkNumber(0, 1, sum, M, f, X); if (!f) { printf("not found\n"); } free(X); }
F[0,0...V] ← 0 for i ← 1 to N for v ← Ci to V F[i, v] ← max{F[i-1, v], F[i-1, v-Ci] + Wi } ``` 这段代码的时间和空间复杂度均为 O(VN),其中时间复杂度应该已经不能再优化了,但空间复杂度却可以优化到O(V)。感兴趣的读者可以继续思考或者参考网上一个不错的文档《背包问题九讲》。
```c //通过4重for循环枚举所有方案 for (int a = 0; a < n, a++) { for (int b = 0; b < n; b++) { for (int c = 0; c < n; c++) { for (int d = 0; d < n; d++) { if (k[a] + k[b] + k[c] + k[d] == m) { f = true; } } } } }
但如果当n远大于50时,则程序会显得非常吃力,如此,我们需要找到更好的办法。
提供两个思路:
①最内侧关于d的循环所做的事情:检查是否有d满足ka+ kb +kc + kd = m,移动下式子,等价于:检查是否有d使得kd = m - ka - kb - kc,也就是说,只要检查k中所有元素,判断是否有等于m-ka-kb-ka 的元素即可。设m-ka-kb-ka = x,接下来,就是要看x是否存在于数组k中,此时,可以先把数组k排序,然后利用二分查找在数组k中找x;
②进一步,内侧的两个循环所做的事情:检查是否有c和d满足kc + kd = m - ka -kb。同样,可以预先枚举出kc+kd所得的n^2数字并排好序,便可以利用二分搜索继续求解。
2、给定整数a1、a2、a3、…、an,判断是否可以从中选出若干个数,使得它们的和等于k(k任意给定,且满足-10^8 <= k <= 10^8)。