【题目描述】在所有的N位数中，有多少个数中有偶数个数字3?由于结果可能很大，你只需要输出这个答案对12345取余的值。 【输入】输入包含一行，一个字符串，长度不超过1000。读入一个数N。 【输出】输出有多少个数中有偶数个数字3。 【输入样例】2 【输出样例】73 /** 当位数是1的时候 ,
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递归实现指数型枚举 （AcWing 92） 题目链接：递归实现指数型枚举 即给定一个n，输出1~n中的所有组合方案 ①可以采取二进制状态压缩的方案 设 a=0，a<1<<n,那么在a每次加一直到1<<n-1的过程中，用a的二进制为1的位可以表示每一种组合方案。 AC代码： 点击查看代码 # include<bits/stdc++.h> us
相关标签 一、题目要求 二、题解和代码实现 1.题解 非官方题解，感觉比官方好理解 2.代码实现 class Solution { public int minimumTotal(List<List<Integer>> triangle) { int n = triangle.size(); // dp[i][j] 表示从点 (i, j) 到底边
题目描述 给定一个非负整数 n，计算各位数字都不同的数字 x 的个数，其中 0 ≤ x < 10n 。 样例描述 示例: 输入: 2 输出: 91 解释: 答案应为除去 11,22,33,44,55,66,77,88,99 外，在 [0,100) 区间内的所有数字。 思路 排列组合 + 总结递推规律 如果是5位数，方案数如下 n最大为10
1. 问题描述： 给定 n 组询问，每组询问给定两个整数 a，b，请你输出 Cba mod(10 ^ 9+7) 的值。 输入格式 第一行包含整数 n。接下来 n 行，每行包含一组 a 和 b。 输出格式 共 n 行，每行输出一个询问的解。 数据范围 1 ≤ n ≤ 10000， 1 ≤ b ≤ a≤ 2000 输入样例： 3 3 1 5 3 2 2 输出样例：
简单数列 设： \[h_0,h_1,h_2,h_3...,h_n,... \]表示一个数列，其中 \(h_n\) 叫做数列的一般项或通项 我们称 \(s_i= \sum_{k=0}^n \limits h_k\) 为 \(h\) 数列的部分和 这些部分和形成一个新的数列 \(s_0,s_1,..s_n,...\) ，其通项为 \(s_n\) 等差数列： \[h_0,h_0+q,h_0+2q,...,h_0+nq,
前言： 动态规划的题目做了有几题了，根据动态规划的思想及解题步骤似乎总是能成功，真的有那么万能吗？我们再来验证一下。 动态规划解题步骤： 1. 定义dp数组所表示的含义 动态规划类型的题目我们会用一个临时变量，目的是保存历史数据，避免像使用递归而产生大量的重复计算
求逆元有三个办法 这个题数据要求线性递推 #include<cstdio> #define ll long long using namespace std; const int maxn=3e6+5; ll inv[maxn]={0,1}; int main(){ int n,p; scanf("%d%d",&n,&p); printf("1\n"); for(int i=2;i<=n;i++)
前言： 动态规划通俗的说就是利用已知的历史记录来完成未知记录的计算。当我们将一个大问题分解为若干的子问题时，如果子问题之间不是独立的，那么就不适合使用递归，原因是这样会产生重复的计算，并且是爆炸性的，效率不好。 因而需要使用动态规划来避免重复的计算。 动态规
论文参考 https://arxiv.org/pdf/2008.08822.pdf int t[N],p[N],q[N],dp[N],dq[N],ddp[N],ddq[N]; int coefficient(int n,int len) { int v=inv(2),wn=ksm(h,(mo-1)/(2*len)),wm=inv(wn); for(int i=0;i<len;i++)dp[i]=p[i],dq[i]=q[i]; ntt(dp,len,+1);ntt(dq,len,+1)
记忆化搜索，顾名思义吗，搜索一次记忆一次，功能 题目描述 楼梯有 NN 阶，上楼可以一步上一阶，也可以一步上二阶。 编一个程序，计算共有多少种不同的走法。 就是提高效率呗。 很容易看出就是个递推呗，斐波那契数列。那这道题数据很大，一次一次的递推会超限 没啥好说的就是高精的斐波
7.2 递推与记忆化搜索 记忆化搜索就是DP过程中的一种小手段，往往能够减少非常多的重复计算。 poj 1163 “The Triangle” 给定一个n层的三角形数塔，从顶部第一个数往下走，每层经过一个数字，直到最底层。注意，只能走斜下方的左边一个数或者右边一个数。问所有可能走到的路径，最大的
组合数问题： $$ C_n^m=n!/m!(n-m)! $$ 从n个数中选择m个数，可以递推根据前面的数，可以递推出来后面的数。 for (int i = 0; i <= 2000; i++) f[i][0] = 1; for (int i = 1; i <= 2000; i++) { for (int j = 1; j <= i; j++) { f[i][j] = (f[i - 1][j - 1] + f[i - 1][j]) % k;
这个题目虽然只是一个入门题，但是废话也会多一些，记得刚入门动态规划题目的时候，是真的每个字都会读，但就是看不懂… 题目 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。 每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？ 注意：给定 n 是一个正整数。 示例： 输入：
P1255 数楼梯 题目链接：P1255 数楼梯 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) #include <iostream> using namespace std; int a[5010][5010]; int main() { a[0][0] = 1; a[1][0] = 1; int n; cin >> n; if (n == 0) { cout << 0; } else { for (int i = 2; i
题目描述 题目链接70. 爬楼梯 题解 动态规划： dp[i]含义：上第i层楼梯，有几种方法 递推公式：上第i层楼梯，可以从i - 1,上1层，或者从i - 2，上2层。所以递推公式：dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] class Solution { public int climbStairs(int n) { int[] dp = new int[n +
Java案例：使用递归和递推求n的阶乘 前言 本章我将给大家讲解使用Java实现求解n的阶乘，并且使用两种方式计算，一种是递归，一种是递推。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、递归和递推？ 递推： 是一种数学思维，举一个1-100的整数进行求和的案例：我们一般会先定义一个su
递归函数. 当碰到一个条件的时候都会再重复的从头说起,在此引入一个新概念——递归 递归就是一个函数在它的函数体内调用它自身。执行递归函数将反复调用其自身，每调用一次就进入新的一层。 例如：计算n的阶乘可以使用以下代码： 运行结果为： 5的阶乘=120 例如：明为了学好英语，需要
递归与递推（二） 1.简单斐波那契 以下数列 0 1 1 2 3 5 8 13 21 … 被称为斐波纳契数列。 这个数列从第 3 项开始，每一项都等于前两项之和。 输入一个整数 N，请你输出这个序列的前 N 项。 输入格式 一个整数 N。 输出格式 在一行中输出斐波那契数列的前 N 项，数字之间用空格隔开。
DP（动态规划，dynamic programming）. 将一个问题拆成几个子问题，分别求解这些子问题，即可推断出大问题的解。动态规划的核心是记住已经解决过的子问题的解：递推关系。 动态规划的解题步骤： 1.确定dp数组以及下标的含义 2.确定递推公式 3.dp数组初始化 4.确定遍历顺序 5.举例推导dp数组
递推与递归（一） 递归与递推是最基础也是最常用的算法，在很多地方都能见到他们的影子，下面就让我来带领大家一起学习一下。本篇文章讲究实用，会以习题的方式进行展开。废话不多说，我们开始吧！ 递归——DFS： 1.递归实现指数型枚举 从 1∼n 这 n 个整数中随机选取任意多个，输出所有可能
技术分享 -- dp 一.导入 1. dp算法思想 dp算法是一种解决棘手问题的办法，它将问题分成小问题，随即将原问题转换为解决一系列的小问题。 2. dp种类 dp问题种类很多，可以细分为线性dp, 区间dp, 数位dp, 状压dp, 背包dp等等... 3.递推 递推就是指从已知的初始条件出发，依据某种递推关系
注意：本专栏目前处于规划阶段，目前正在陆续实现中，11月正式推出，请稍作等待。 《算法零基础100例》真正的零基础 文章目录 一、概念定义二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、粉丝福利 一、概念定义 二、题目描述 三、算法详解 四、源码剖析 五、推荐专栏
