【Py/Java/C++三种语言OD2023C卷真题】20天拿下华为OD笔试之【DP】2023C-分月饼【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

文章目录

题目描述与示例
- 题目描述
- 输入描述
- 输出描述
- 示例
- - 输入
  - 输出
  - 说明
解题思路
代码
- Python
- Java
- C++
- 时空复杂度
华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练

题目描述与示例

题目描述

中秋节，公司分月饼，m个员工，买了n个月饼，m <= n，每个员工至少分1个月饼，但可以分多个，单人分到最多月饼的个数是Max1，单人分到第二多月饼个数是Max2，Max1-Max2 <= 3，单人分到第n-1多月饼个数是Max(n-1)，单人分到第n多月饼个数是Max(n)，Max(n-1)- Max(n) <= 3，问有多少种分月饼的方法?

输入描述

每一行输入m n，表示m个员工，n个月饼，m<=n

输出描述

输出有多少种月饼分法

示例

输入

Shell 复制代码

2 4

输出

Shell 复制代码

说明

分法有2种:

复制代码

4=1+3
4=2+2

注意: 1+3和3+1算一种分法

解题思路

用比较严谨的数学语言表达上述问题为：挑选出m非递减的数，要求相邻两个数的差值不超过3，这m个数的和为n，问一共有多少种挑选方式。

由于在挑选完第i个数之后，第i+1个数的取值和第i个数的取值相关，很容易想到用动态规划来解决上述问题。思考动态规划三部曲：

dp数组的含义是什么？

我们需要考虑三个因素，选择了第几个数，这个数取了什么数值，当前总和为多少 。因此需要构建一个三维的dp数组。

考虑dp[i][j][k]表示，第i个数取值为j时，前i个数的总和为k的方法数。

分别考虑i，j，k三个数的取值范围来确定dp数组的大小。

i和k的定义比较明确，范围分别是[1, m]和[1, n]。

每个数字的取值j的最小为1，最大的情况为m-1个数字都选择最小数1，剩余一个最大数选择n-(m-1) = n-m+1。故j的取值范围是[1, n+m+1]

故构建dp数组是一个大小为(m+1)*(n-m+2)*(n+1)的三维数组。

动态转移方程是什么？

假设第i个数的取值为j，那么第i+1个数只能在j，j+1，j+2，j+3中进行挑选。

若此时前i个数的总和为k，那么当第i+1个数

取了j时，前i+1个数的总和为k+j。存在dp[i+1][j][k+j] += dp[i][j][k]
取了j+1时，前i+1个数的总和为k+j+1。存在dp[i+1][j+1][k+j+1] += dp[i][j][k]
取了j+2时，前i+1个数的总和为k+j+2。存在dp[i+1][j+2][k+j+2] += dp[i][j][k]
取了j+3时，前i+1个数的总和为k+j+3。存在dp[i+1][j+3][k+j+3] += dp[i][j][k]

上述四个式子可以合并为一个式子，即dp[i+1][j+d][k+j+d] += dp[i][j][k]，其中d的取值为[0,3]

先从小到大遍历i，再从小到大遍历j，再从小到大遍历k，则代码如下

python 复制代码

for i in range(1, m):
    for j in range(1, n-m+2):
        for k in range(i, n+1):
            for d in range(4):
                if j+d < n-m+2 and k+j+d < n+1:
                    dp[i+1][j+d][k+j+d] += dp[i][j][k]

dp数组如何初始化？

i = 0没有实际意义，不考虑。

考虑i = 1的情况，第1个数字的取值j最小为1，最大为n // m（即所有数字尽可能接近的情况），即此时j的取值为[1, n // m]。

同时，由于只选择了一个数字，因此此时前i个数字的总和k = j

故对于i = 1，做如下初始化

python 复制代码

dp = [[[0] * (n+1) for j in range(n-m+2)] for i in range(m+1)]
for j in range(1, n//m+1):
    dp[1][j][j] = 1

dp[1][j][j] = 1表示只对应1种方法数。

代码

Python

python 复制代码

# 题目：【DP】2023C-分月饼
# 分值：200
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：DP
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问


# 输入员工人数m，月饼总数n
m, n = map(int, input().split())

# dp数组是一个大小为(m+1)*(n-m+2)*(n+1)的三维数组
# dp[i][j][k]表示，第i个数取值为j时，前i个数的总和为k的方法数
dp = [[[0] * (n+1) for j in range(n-m+2)] for i in range(m+1)]
# 第1个数字选了j，此时总和为j
# j的取值范围是[1, n//m]
# 因为m个数的和需要为n，那么最小那个数的最大值是n//m
for j in range(1, n//m+1):
    dp[1][j][j] = 1

# i的最大取值为m-1
for i in range(1, m):
    # j的最小取值为1，最大取值为n-m+1
    for j in range(1, n-m+2):
        # k的最小取值为i（前i个数都选了1，和为i），最大取值为n
        for k in range(i, n+1):
            # 增量d的取值范围为0，1，2，3
            for d in range(4):
                # 条件为j+d和k+j+d都没有超过对应的最大范围
                if j+d < n-m+2 and k+j+d < n+1:
                    dp[i+1][j+d][k+j+d] += dp[i][j][k]

ans = 0
# dp[m][j][n]表示第m个数（最后一个数）选了j后，总和为n的方法数
# 将所有的dp[m][j][n]加在一起即为答案
for j in range(n-m+2):
    ans += dp[m][j][n]

print(ans)

Java

java 复制代码

import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int m = scanner.nextInt();
        int n = scanner.nextInt();

        // dp array initialization
        int[][][] dp = new int[m + 1][n - m + 2][n + 1];
        for (int j = 1; j <= n / m; j++) {
            dp[1][j][j] = 1;
        }

        for (int i = 1; i < m; i++) {
            for (int j = 1; j <= n - m + 1; j++) {
                for (int k = i; k <= n; k++) {
                    for (int d = 0; d < 4; d++) {
                        if (j + d < n - m + 2 && k + j + d <= n) {
                            dp[i + 1][j + d][k + j + d] += dp[i][j][k];
                        }
                    }
                }
            }
        }

        int ans = 0;
        for (int j = 1; j <= n - m + 1; j++) {
            ans += dp[m][j][n];
        }

        System.out.println(ans);
    }
}

C++

cpp 复制代码

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int m, n;
    cin >> m >> n;

    // dp array initialization
    int dp[m + 1][n - m + 2][n + 1] = {0};
    for (int j = 1; j <= n / m; j++) {
        dp[1][j][j] = 1;
    }

    for (int i = 1; i < m; i++) {
        for (int j = 1; j <= n - m + 1; j++) {
            for (int k = i; k <= n; k++) {
                for (int d = 0; d < 4; d++) {
                    if (j + d < n - m + 2 && k + j + d <= n) {
                        dp[i + 1][j + d][k + j + d] += dp[i][j][k];
                    }
                }
            }
        }
    }

    int ans = 0;
    for (int j = 1; j <= n - m + 1; j++) {
        ans += dp[m][j][n];
    }

    cout << ans << endl;

    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(NM(N-M))。三重循环所需时间复杂度。

空间复杂度：O(NM(N-M))。三维dp数组所需空间。

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