编程题:剪绳子

2024-04-21 04:32
文章标签 编程 绳子

本文主要是介绍编程题:剪绳子,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目:

给一根长度为n的绳子,请把绳子剪成整数长的m段(m、n都是整数,n>1且m>1,2 ≤ n ≤ 60),每段绳子的长度记为k[0],k[1],…,k[m-1]。请问k[0] * k[1] * … * k[m-1]可能的最大乘积是多少?例如,当绳子的长度是8时,把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。
输入示例:

8

输出示例:

18

规定:

①输入给了一定范围:2 ≤ n ≤ 60。
②需要注意如果有多种剪法,那么输出剪法中最大的绳子长度乘积。

解题思路:

思路:本题主要考察对问题的划分和子问题的求解,适合采用贪心算法或者动态规划进行求解。

(1)贪心算法

百度百科:贪心算法
(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,所做出的是在某种意义上的局部最优解。需要注意的是贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择的性质,我们必须证明每一步所作的贪心选择最终能得到问题的最优解。

研究题意,对于给定长度的绳子,剪成若干段,求能剪出的最大的乘积。画出表格研究规律:(注:因为绳子全部剪成1后乘积为1不可能最大,故表格中省略长度2以上所有全剪成1的组合。)

绳子原长度0123456789
所有剪法\\1*11*21*3, 2*2, 2*1*11*4, 2*3, 2*2*11*5, 2*4, 3*3, 2*2*2, …1*6, 2*5, 3*4, 3*3*1, 3*2*2, …1*7, 2*6, 3*5, 4*4, 2*2*2*2, 3*3*3*2, …1*8, 2*7, 3*6, 4*5, 4*3*2, 3*3*3, 2*2*2*2*1, …
最优剪法\\1*11*22*23*23*33*2*23*3*23*3*3
乘积\\12469121827

可以发现,剪绳子这个问题中,可以先尽可能多的建成长度为3的小段,如果最后剩下的那段长度为1,则退一步将一根长度为3的小段拿出来和长度为1的合起来,重新切分成两根长度为2的小段,即2*2>3*1

证明:当 n≥5 时,3(n-3)-n=2n-9>0,2(n-2)-n=n-4>0,1(n-1)-n=-1<0。因此在 n≥5 的情况下,将绳子剪成1比不剪更糟,将绳子剪成2或3均比不剪更好。又因为3(n-3)-2(n-2)=n-5≥0,所以剪成3比剪成2得到的乘积更大。另一方面若最后剩下长度为1的绳子,则有22>31,即将1和3合起来重新剪成2和2。这样最终保证乘积最大。

//贪心算法
#include <cmath>class Solution {
public:int cutRope(int number) {if(number<4){//2和3时单独考虑return number-1;}int cnt_3 = number/3;//绳子可以切成多少长度为3的段int rest = number%3;//将绳子全切分成3后剩下的长度int chengji = pow(3,cnt_3);//总的乘积if(rest==1){//剩余长度为1时chengji = chengji/3*4;//4=2*2,2*2>3*1}else{chengji *= rest;//剩余长度不为1时则直接相乘}return chengji;}
};

(2)动态规划方法

贪心算法只要确定可以通过找到最优子结构求解问题,那么实现起来会很简单。但实际上很多时候我们很难发现规律,更别说证明每一步的贪心选择使我们最终能得到问题的最优解,例如证明上述的“更多地剪成长度为3的小段会使得乘积更大”是有难度的。所以更通用的我们会考虑是否能采用动态规划来解决这一问题。

考虑这样一个问题,从n=4开始,每次的结果是否可以由其他小的已求出的结果得到呢?从方法(1)中的表格可以发现一定端倪,例如长度为6的绳子,它可以由长度为[2, 4]的绳子组合,也可以由长度为[3, 3]的绳子组合,还可以由长度为[1, 5]的绳子组合。进一步,2和4的绳子组合中,长度为4的绳子又可以由[1, 3]和[2, 2]组合,也就是说大的问题的解是可以通过已求出的更小问题的解得到的。

这里我们用数组dp[i]来保存长度为i的绳子各种剪法下的最大乘积,定义dp[1]=1,dp[2]=2,dp[3]=3。

绳子原长度i0123456789
dp[i]=?\dp[1]=1dp[2]=2dp[3]=3dp[1]*dp[3], dp[2]*dp[2]dp[1]*dp[4], dp[2]*dp[3]dp[1]*dp[5], dp[2]*dp[4], dp[3]*dp[3]dp[1]*dp[6], dp[2]*dp[5], dp[3]*dp[4]dp[1]*dp[7], dp[2]*dp[6], dp[3]*dp[5], dp[4]*dp[4]dp[1]*dp[8], dp[2]*dp[7], dp[3]*dp[6], dp[4]*dp[5]
最大乘积\123469121827
//动态规划
class Solution {
public:int cutRope(int number) {if(number<4){return number-1;}int dp[61];//动态规划数组dp[1] = 1;dp[2] = 2;dp[3] = 3;for(int i=4;i<=number;i++){//对dp[i],依次拆分判断子元素乘积最大值int low = 1;int high = i-1;int max_cj = 0;//最大乘积while(low<=high){if(dp[low]*dp[high]>max_cj){max_cj = dp[low]*dp[high];}low++;high--;}dp[i] = max_cj;}return dp[number];}
};

输入输出测试:

测试用例1:
输入:
4

输出:
4

测试用例2:
输入:
12

输出:
81

在这里插入图片描述

这篇关于编程题:剪绳子的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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