本文涉及知识点
动态规划汇总
C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频
C++算法:滑动窗口总结
多重背包
LeetCode2902. 和带限制的子多重集合的数目
给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 和两个整数 l 和 r 。
请你返回 nums 中子多重集合的和在闭区间 [l, r] 之间的 子多重集合的数目 。
由于答案可能很大,请你将答案对 109 + 7 取余后返回。
子多重集合 指的是从数组中选出一些元素构成的 无序 集合,每个元素 x 出现的次数可以是 0, 1, …, occ[x] 次,其中 occ[x] 是元素 x 在数组中的出现次数。
注意:
如果两个子多重集合中的元素排序后一模一样,那么它们两个是相同的 子多重集合 。
空 集合的和是 0 。
示例 1:
输入:nums = [1,2,2,3], l = 6, r = 6
输出:1
解释:唯一和为 6 的子集合是 {1, 2, 3} 。
示例 2:
输入:nums = [2,1,4,2,7], l = 1, r = 5
输出:7
解释:和在闭区间 [1, 5] 之间的子多重集合为 {1} ,{2} ,{4} ,{2, 2} ,{1, 2} ,{1, 4} 和 {1, 2, 2} 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,1,3,5,2], l = 3, r = 5
输出:9
解释:和在闭区间 [3, 5] 之间的子多重集合为 {3} ,{5} ,{1, 2} ,{1, 3} ,{2, 2} ,{2, 3} ,{1, 1, 2} ,{1, 1, 3} 和 {1, 2, 2} 。
提示:
1 <= nums.length <= 2 * 104
0 <= nums[i] <= 2 * 104
nums 的和不超过 2 * 104 。
0 <= l <= r <= 2 * 104
动态规划
vCnt[i]记录i在nums中出现的次数,vCnt[i]不为0的数目不超过200个。
子多重集合 就是子序列。
i为0要特殊处理,否则会死循环。
动态规划的状态表示
dp[i][j] 表示 ,从[0,i]中选取若干个数和为j的可能数。状态数:O(200r)。
注意用滚动向量vPre、dp实现。
由于unorder_map 大约是O(10),所以有超时的风险。直接vector<vector<>> 空间复杂度是:O(nr),空间会超。
利用前缀和优化转移方程
计算后置状态:
dp[j] =
∑
x
:
0
v
C
n
t
[
i
]
v
P
r
e
[
j
−
x
×
i
]
s
.
t
j
−
x
×
i
>
=
0
\Large\sum_{x:0}^{vCnt[i]}vPre[j-x\times i] \quad s.t \quad j-x \times i>=0
∑x:0vCnt[i]vPre[j−x×i]s.tj−x×i>=0
显然,可以用前缀和优化。
转移方程的时间复杂度为:O(1),总时间复杂度为O(200r)。
动态规划的填表顺序
i从大到小。从小到大似乎也没问题。
动态规划的初始值
vPre[0]=1
动态规划的范围值
∑ x : l r v P r e [ x ] \Large \sum _{x:l}^r vPre[x] ∑x:lrvPre[x]
代码
核心代码
template<int MOD = 1000000007>
class C1097Int
{
public:
C1097Int(long long llData = 0) :m_iData(llData% MOD)
{
}
C1097Int operator+(const C1097Int& o)const
{
return C1097Int(((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD);
}
C1097Int& operator+=(const C1097Int& o)
{
m_iData = ((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD;
return *this;
}
C1097Int& operator-=(const C1097Int& o)
{
m_iData = (m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD;
return *this;
}
C1097Int operator-(const C1097Int& o)
{
return C1097Int((m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD);
}
C1097Int operator*(const C1097Int& o)const
{
return((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD;
}
C1097Int& operator*=(const C1097Int& o)
{
m_iData = ((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD;
return *this;
}
bool operator<(const C1097Int& o)const
{
return m_iData < o.m_iData;
}
C1097Int pow(long long n)const
{
C1097Int iRet = 1, iCur = *this;
while (n)
{
if (n & 1)
{
iRet *= iCur;
}
iCur *= iCur;
n >>= 1;
}
return iRet;
}
C1097Int PowNegative1()const
{
return pow(MOD - 2);
}
int ToInt()const
{
return m_iData;
}
private:
int m_iData = 0;;
};
class Solution {
public:
int countSubMultisets(vector<int>& nums, int left, int r) {
const int iMax = *std::max_element(nums.begin(), nums.end());
vector<int> vCnt(1 + iMax);
for (const auto& n : nums)
{
vCnt[n]++;
}
vector<C1097Int<>> vPre(r + 1);
vPre[0] = 1;
for (int i = iMax; i >= 0; i--)
{
if (0 == vCnt[i])
{
continue;
}
vector<C1097Int<>> dp(r + 1);
if (0 == i)
{
for (int k = 0; k <= r; k++)
{
dp[k] = vPre[k] * (1 + vCnt[i]);
}
}
else
{
for (int m = 0; m < i; m++)
{
C1097Int<> iiSum = 0;
for (int k = m; k <= r; k += i)
{
iiSum += vPre[k];
const int delIndex = k - (vCnt[i] + 1) * i;
if (delIndex >= 0)
{
iiSum -= vPre[delIndex];
}
dp[k] = iiSum;
}
}
}
vPre.swap(dp);
}
C1097Int<> biRet = std::accumulate ( vPre.begin() + left, vPre.begin() + r + 1, C1097Int<>());
return biRet.ToInt();
}
};
测试用例
emplate<class T, class T2>
void Assert(const T& t1, const T2& t2)
{
assert(t1 == t2);
}
template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
Assert(v1[i], v2[i]);
}
}
int main()
{
vector<int> nums;
int l, r;
{
Solution sln;
nums = { 1, 2, 2, 3 }, l = 6, r = 6;
auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);
Assert(1, res);
}
{
Solution sln;
nums = { 2, 1, 4, 2, 7 }, l = 1, r = 5;
auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);
Assert(7, res);
}
{
Solution sln;
nums = { 1, 2, 1, 3, 5, 2 }, l = 3, r = 5;
auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);
Assert(9, res);
}
}
扩展阅读
视频课程
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测试环境
操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。