用C++做小猴有 n n 颗糖果,每颗糖果的重量依次为 w 1 , w 2 , … , w n w 1 ,w 2 ,…,w n 。小猴现在想要把这些糖果分成若干份分,要求每份糖果中不能有两颗糖果的重量相同。 请你帮助小猴计算,最少能分成多少份糖果。
时间: 2024-10-02 19:03:01 浏览: 19
这个问题可以使用哈希集合(HashSet)和贪心策略来解决。C++中,我们可以用`std::unordered_set`来存储已知的不同重量的糖果,然后遍历所有糖果,对于每颗新糖果,检查它是否已经在集合中。如果不在,我们就将集合的大小加一,表示需要增加一份新的糖果组;如果在,说明我们找到了一对重量相同的糖果,但由于题目要求每份中不能有两颗重量相同的糖果,我们可以跳过这颗糖,继续找下一颗。最后返回集合的大小,即为最少需要分成的份数。
以下是C++代码示例:
```cpp
#include <vector>
#include <unordered_set>
int minSplits(std::vector<int>& weights) {
std::unordered_set<int> uniqueWeights;
int splits = 0;
for (int weight : weights) {
if (!uniqueWeights.insert(weight).second) { // 如果weight已经存在,说明有重复
continue; // 跳过这颗糖
}
++splits; // 否则,增加一份新的糖果组
}
return splits;
}
```
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小猴有 n颗糖果,每颗糖果的重量依次为 w 1 , w 2 , … , w n 小猴现在想要把这些糖果分成若干份分,要求每份糖果中不能有两颗糖果的重量相同。 请你帮助小猴计算,最少能分成多少份糖果。用C++,给出完整代码
这是一个经典的动态规划问题,可以使用哈希集合(HashSet)来解决。以下是用C++编写的解决方案:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_set>
int minimumCut(vector<int>& weights) {
int n = weights.size();
if (n == 1) return 1; // 如果只有一个糖果,直接一份
std::unordered_set<int> uniqueWeights;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
uniqueWeights.insert(weights[i]);
}
int dp[uniqueWeights.size() + 1];
dp[0] = 1; // 分成0份意味着不分
for (int weight : uniqueWeights) {
dp[1] = 1; // 至少需要1份包含该重量的糖果
for (int k = 2; k <= n; ++k) {
dp[k] = INT_MAX; // 初始化为最大值
for (int j = 0; j < k - 1; ++j) {
if (dp[j] != INT_MAX && !uniqueWeights.count(weights[j] + weight)) {
dp[k] = min(dp[k], dp[j] + 1);
}
}
}
}
return dp[n];
}
int main() {
std::vector<int> weights = {1, 2, 3, 4, 5};
std::cout << "最少需要分成 " << minimumCut(weights) << " 份糖果。\n";
return 0;
}
```
这个代码首先初始化了一个哈希集合存储所有的独特重量,然后通过动态规划计算将所有糖果分成每种独特重量所需最小份数。如果某个重量的组合已经存在于哈希集中,则不需要再次添加。
c++递归1!+2!+……+n!使用c++代码写出
以下是C++实现递归1!+2!+……+n!的代码:
```c++
#include <iostream>
using namespace std;
long long RJieCheng(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return n * RJieCheng(n - 1);
}
long long RSum(int n) {
if (n == 1) {
return 1;
}
return RJieCheng(n) + RSum(n - 1);
}
int main() {
int n;
cout << "请输入你要求的前n个数的阶乘的和: ";
cin >> n;
cout << "前n个数的阶乘的和为: " << RSum(n) << endl;
return 0;
}
```