function count (num) {
if (!(num > 1)) { return [] }
var equations = []
var eq = []
for (let len = 2; len <= num; len += 1) {
_countByLen(num, eq, 0, len, 0)
}
return equations
function _countByLen (num, eq, i, len, sum) {
if (i === len) {
if (sum === num) {
equations.push(eq.join('+'))
}
return
}
for (let n = eq[i - 1] || 1; n < num; n += 1) {
let newSum = n + sum
if (newSum > num) { break }
eq[i] = n
_countByLen(num, eq, i + 1, len, newSum)
}
}
}
count(5) // ['1+4', '2+3', '1+1+3', '1+2+2', '1+1+1+2', '1+1+1+1+1']
一开始想到的方式,将 1~n 每个的公式结果缓存起来递归,存起来很浪费空间,反复遍历也很慢
function count (num) {
if (!(num > 1)) { return [] }
var equations = [,[[1]]]
_count(num)
return equations[num].slice(0, -1).map(eq => eq.join('+'))
function _count (num) {
if (equations[num]) { return equations[num] }
let halfNum = Math.floor(num / 2)
let eqNum = [] // 即 equations[num]
for (let n = 1; n <= halfNum; n += 1) {
_count(num - n).forEach(eq => {
if (n <= eq[0]) {
eqNum.push([n].concat(eq))
}
})
}
eqNum.push([num])
equations[num] = eqNum
return eqNum
}
}
count(5) // ["1+1+1+1+1", "1+1+1+2", "1+1+3", "1+2+2", "1+4", "2+3"]
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
class SumSet {
static void sum_up_recursive(ArrayList<Integer> numbers, int target, ArrayList<Integer> partial) {
int s = 0;
for (int x: partial) s += x;
if (s == target)
System.out.println("sum("+Arrays.toString(partial.toArray())+")="+target);
if (s >= target)
return;
for(int i=0;i<numbers.size();i++) {
ArrayList<Integer> remaining = new ArrayList<Integer>();
int n = numbers.get(i);
for (int j=i+1; j<numbers.size();j++) remaining.add(numbers.get(j));
ArrayList<Integer> partial_rec = new ArrayList<Integer>(partial);
partial_rec.add(n);
sum_up_recursive(remaining,target,partial_rec);
}
}
static void sum_up(ArrayList<Integer> numbers, int target) {
sum_up_recursive(numbers,target,new ArrayList<Integer>());
}
public static void main(String args[]) {
Integer[] numbers = {3,9,8,4,5,7,10};
int target = 15;
sum_up(new ArrayList<Integer>(Arrays.asList(numbers)),target);
}
}
C#版本:
public static void Main(string[] args)
{
List<int> numbers = new List<int>() { 3, 9, 8, 4, 5, 7, 10 };
int target = 15;
sum_up(numbers, target);
}
private static void sum_up(List<int> numbers, int target)
{
sum_up_recursive(numbers, target, new List<int>());
}
private static void sum_up_recursive(List<int> numbers, int target, List<int> partial)
{
int s = 0;
foreach (int x in partial) s += x;
if (s == target)
Console.WriteLine("sum(" + string.Join(",", partial.ToArray()) + ")=" + target);
if (s >= target)
return;
for (int i = 0; i < numbers.Count; i++)
{
List<int> remaining = new List<int>();
int n = numbers[i];
for (int j = i + 1; j < numbers.Count; j++) remaining.Add(numbers[j]);
List<int> partial_rec = new List<int>(partial);
partial_rec.Add(n);
sum_up_recursive(remaining, target, partial_rec);
}
}
Ruby版本:
def subset_sum(numbers, target, partial=[])
s = partial.inject 0, :+
# check if the partial sum is equals to target
puts "sum(#{partial})=#{target}" if s == target
return if s >= target
(0..(numbers.length - 1)).each do |i|
n = numbers[i]
remaining = numbers.drop(i+1)
subset_sum(remaining, target, partial + [n])
end
end
subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)
Python版本:
def subset_sum(numbers, target, partial=[]):
s = sum(partial)
# check if the partial sum is equals to target
if s == target:
print "sum(%s)=%s" % (partial, target)
if s >= target:
return
for i in range(len(numbers)):
n = numbers[i]
remaining = numbers[i+1:]
subset_sum(remaining, target, partial + [n])
if __name__ == "__main__":
subset_sum([3,9,8,4,5,7,10],15)
#输出:
#sum([3, 8, 4])=15
#sum([3, 5, 7])=15
#sum([8, 7])=15
#sum([5, 10])=15
实数无解
负数无解
如果数字的个数一定很简单,两个的话枚举一半即可,多个可以参考下面的算法,修改为固定长度即可
如果数字的个数不一定,则也不能存在 0;参考一下
按公式的长度来遍历递归,因为可以剪枝,效率可观
一开始想到的方式,将 1~n 每个的公式结果缓存起来递归,存起来很浪费空间,反复遍历也很慢
如果是实数.. 这题没什么意义
写个两两相加的
这里写个递归把.. 我也只懂一点点递归。。
R
S
无解只是你没有给足条件,正整数是可以做的。用最简单的递归,时间复杂度是接受不了的。用n=100程序直接就崩了
我用的动态规划,用一个矩阵保存s[i,j]保存对应的结果,这样就不需要每次都重新算出之前的结果。
其中si,j,i=n,以j开头的组合数量,因为没有0的情况,所以是s[i,0]我放的是s[i,1]+s[i,2]+...+s[i,j]的结果
例如s[5,1],就是表示n=5,1+1+1+1+1,1+1+1+2,1+1+1+3,1+1+1+4,1+2+2,5种情况,
其实按照这种方式可以很容易看出s[i,1]=s[i-1,0],故
s[i,0]=s[i,1]+s[i,2]+...+s[i,j]
s[i,0]=s[i-1,0]+s[i,2]+...+s[i,j]
其中我们去掉重复的条件,就只需要计算到s[i,i],
s[i,0]=s[i-1,0]+...+s[i,i]
由于s[i,i]=1,所以最后只需要计算出
s[i,2]+s[i,3]+...+s[i,i-1]的结果
由于后来的数的组合方式都可以重之前的组合拼接出来,
同s[i,1] = s[i-1,0],
s[i,j] = s[i-j,k],其中j > 1, j <= k <= i
下面是伪代码
下面是PHP实现的
感觉还可以再优化,计算si,j>1的情况可以预先保存之前组合的数量,通过空间换时间。
希望对你有帮助
这个东西有一个函数叫 拆分函数P
我之前做过一个跟这个有关的小算法题 神的90亿名字
不过我的题目中只需要求出整数拆分的数目,没有涉及具体的组合,在上面那篇
拆分函数P
中估计有涉及到这种算法逻辑最好有一定的限定条件,我姑且认为有指定数量的元数字和目标数字。
Java版本:
C#版本:
Ruby版本:
Python版本:
如果给定条件是正数的话,把数组换成1~N。这个逻辑同样适用负数。
这个算法还是比较简单的
如果要分解的数为双数 比如 18 那么几乎它的结果会是(18/2+1)种组合 然后第一个数从0开始递增,第二个数从最大值递减即可
如果为单数 17,那么可以让它加1后再除以2,又变成(18/2)了,然后第一个数从0开始递增,第二个数从最大值递减即可