NYOJ90 整数划分(经典递归和dp)

题目：

整数划分

时间限制：3000 ms  |  内存限制：65535 KB

难度：3

描述

将正整数n表示成一系列正整数之和：n=n1+n2+…+nk， 
其中n1≥n2≥…≥nk≥1，k≥1。 
正整数n的这种表示称为正整数n的划分。求正整数n的不 
同划分个数。 
例如正整数6有如下11种不同的划分： 
6； 
5+1； 
4+2，4+1+1； 
3+3，3+2+1，3+1+1+1； 
2+2+2，2+2+1+1，2+1+1+1+1； 
1+1+1+1+1+1。 

输入

第一行是测试数据的数目M（1<=M<=10）。以下每行均包含一个整数n（1<=n<=10）。

输出

输出每组测试数据有多少种分法。

样例输入

16

样例输出

11

来源

[苗栋栋]原创

思路：

递归法：

整数划分问题是算法中的一个经典命题之一，有关这个问题的讲述在讲解到递归时基本都将涉及。所谓整数划分，是指把一个正整数n写成如下形式：
       n=m1+m2+...+mi; （其中mi为正整数，并且1 <= mi <= n），则{m1,m2,...,mi}为n的一个划分。
       如果{m1,m2,...,mi}中的最大值不超过m，即max(m1,m2,...,mi)<=m，则称它属于n的一个m划分。这里我们记n的m划分的个数为f(n,m);
       例如但n=4时，他有5个划分，{4},{3,1},{2,2},{2,1,1},{1,1,1,1};
       注意4=1+3 和 4=3+1被认为是同一个划分。
       该问题是求出n的所有划分个数，即f(n, n)。下面我们考虑求f(n,m)的方法;
       根据n和m的关系，考虑以下几种情况： 
       （1）当 n = 1 时，不论m的值为多少（m > 0 )，只有一种划分即 { 1 };
        (2)  当 m = 1 时，不论n的值为多少，只有一种划分即 n 个 1，{ 1, 1, 1, ..., 1 };
        (3)  当 n = m 时，根据划分中是否包含 n，可以分为两种情况：
              (a). 划分中包含n的情况，只有一个即 { n }；
              (b). 划分中不包含n的情况，这时划分中最大的数字也一定比 n 小，即 n 的所有 ( n - 1 ) 划分。
              因此 f(n, n) = 1 + f(n, n-1);
        (4) 当 n < m 时，由于划分中不可能出现负数，因此就相当于 f(n, n);
        (5) 但 n > m 时，根据划分中是否包含最大值 m，可以分为两种情况：
               (a). 划分中包含 m 的情况，即 { m, { x1, x2, ..., xi } }, 其中 { x1, x2, ..., xi } 的和为 n - m，可能再次出现 m，因此是（n - m）的 m 划分，因此这种划分
                     个数为 f(n-m, m);
               (b). 划分中不包含 m 的情况，则划分中所有值都比 m 小，即 n 的 ( m - 1 ) 划分，个数为 f(n, m - 1);
              因此 f(n, m) = f(n - m, m) + f(n, m - 1);
         综合以上情况，我们可以看出，上面的结论具有递归定义特征，其中（1）和（2）属于回归条件，（3）和（4）属于特殊情况，将会转换为情况（5）。而情况（5）为通用情况，属于递推的方法，其本质主要是通过减小m以达到回归条件，从而解决问题。其递推表达式如下：

         f(n, m) =      1;                                        ( n = 1 or m = 1 )
                            f(n, n);                                 ( n < m )
                            1+ f(n, m - 1);                      ( n = m )
                            f(n - m, m) + f(n, m - 1);       ( n > m )

以上讲解来自于：http://www.cnblogs.com/hoodlum1980/archive/2008/10/11/1308493.html

看了这个，代码就很简单了

动态规划法：

数组dp[N][M]表示N为被划分数，M为划分数的最大值，此题M==N，故即求dp[N][N];
1>状态转移方程：
dp[N][M]=dp[N][M-1]+dp[N-M][M];
该怎样理解呢？这里分两步：
Step 1:所划分的最大数不包括M，即每个划分数都是小于M的，此时总数为dp[N][M-1].
Step 2:所划分的最大数包括M，那么这一步被划分数就应该减去一个M，此时总数为dp[N-M][M].
到这里就是完整的思路了，应该注意的是上面的划分，划分数里有重复的数，那么如果要求划分数没有重复的呢，该怎样求呢？
这里的状态转移方程和上面就有点细微区别了.先来看看方程：
2>dp[N][M]=dp[N][M-1]+dp[N-M][M-1];
其实联系1中的步骤就不难理解了，同样分为两步：
Step 1:所划分的最大数不包括M，即每个划分数都是小于M的，此时总数也是dp[N][M-1].
Step 2:所划分的最大数包括M，那么划分就的相应的减去M，注意到不能重复，即M划分数出现的次数只能为1.所以M就得换成M-1了，即dp[N-M][M-1].
3>在拓展一下，要是划分的个数为确定的数呢？即dp[N][K].表示N被划分成K个数.
这时状态转移方程就为
dp[N][K]=dp[N-K][K]+dp[N-1][K-1].
应该这样理解：
Step 1:被划分的K个数中不包括1，那么就应该先自动的为其分配1，K个数共N-K，剩下的数自由分配，总能保证其值大于2，即dp[N-K][K].
Step 2:存在一个数为1的情况，此时剩下的N-1分给K-1个数，即dp[N-1][K-1].

来源：http://www.cnblogs.com/xl1027515989/p/3603533.html

代码1(递归)：

#include <cstdio>#include <cstring>#include <string>#include <set>#include <iostream>#include <cmath>#include <stack>#include <queue>#include <vector>#include <algorithm>#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))#define inf 0x3f3f3f3f#define mod 10000007#define debug() puts("what the fuck!!!")#define ll long longusing namespace std;int f(int n,int m)//f(n,m)定义的是n的m划分，m是能组成n的数中的最大值{if(n==1||m==1) return 1;if(n==m) return f(n,n-1)+1;if(n<m) return f(n,n);if(n>m) return f(n-m,m)+f(n,m-1);}int main(){int t,n;scanf("%d",&t);while(t--){scanf("%d",&n);printf("%d\n",f(n,n));}return 0;}

代码2（DP）：

#include <cstdio>#include <cstring>#include <string>#include <set>#include <iostream>#include <cmath>#include <stack>#include <queue>#include <vector>#include <algorithm>#define mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))#define inf 0x3f3f3f3f#define mod 10000007#define debug() puts("what the fuck!!!")#define ll long longusing namespace std;int dp[15][15];//dp[n][m],n为被划分数，m为划分数中的最大值int main(){int t,n;scanf("%d",&t);while(t--){mem(dp,0);scanf("%d",&n);for(int i=1;i<=n;i++){for(int j=1;j<=n;j++){if(i==j)dp[i][j]=dp[i][j-1]+1;else if(i<j)dp[i][j]=dp[i][i];else if(i>j)dp[i][j]=dp[i-j][j]+dp[i][j-1];}}printf("%d\n",dp[n][n]);}return 0;}