解释dp = [[*map(int, input().split())] for _ in range(n)]
时间: 2024-05-31 14:08:09 浏览: 15
这段代码是一个列表推导式,用于将输入的多行数字转换为一个二维数组。
解释如下:
1. `n` 是一个整数,用于表示输入的行数。
2. `input()` 函数用于读取一行标准输入。
3. `map(int, input().split())` 函数用于将读取到的一行字符串按照空格切分为多个数字,并将它们全部转换为整数类型。
4. `[*map(int, input().split())]` 将上一步得到的数字列表解包成多个参数,然后重新组成一个新的列表。
5. `for _ in range(n)` 表示执行 n 次列表推导式,每次读取并处理一行输入。
6. 最终返回一个二维数组,其中每一行都是一个由数字组成的列表。
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c++改写import sysINF = sys.maxsize # 设置正无穷n, m = map(int, input().split())cost = [[INF] * n for _ in range(n)]for i in range(m): a, b, c = map(int, input().split()) cost[a][b] = c# DP求解dp = [[INF] * n for _ in range(1 << n)]path = [[-1] * n for _ in
C++中没有类似于Python的`input()`函数,需要使用`cin`来读取输入。另外,`map()`在C++中也没有直接的对应,可以使用`istringstream`来将输入的字符串转换为数值类型。以下是将代码从Python改写为C++的示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <sstream>
#include <vector>
#include <cstring>
using namespace std;
const int INF = 1e9;
int n, m;
vector<vector<int>> cost;
vector<vector<int>> dp;
vector<vector<int>> path;
int main() {
cin >> n >> m;
cost.resize(n, vector<int>(n, INF));
for (int i = 0; i < m; i++) {
int a, b, c;
cin >> a >> b >> c;
cost[a][b] = c;
}
dp.resize(1 << n, vector<int>(n, INF));
path.resize(1 << n, vector<int>(n, -1));
for (int i = 0; i < n; i++) {
dp[1 << i][i] = 0;
}
for (int S = 0; S < (1 << n); S++) {
for (int v = 0; v < n; v++) {
for (int u = 0; u < n; u++) {
if (!(S & (1 << u))) continue;
if (dp[S][v] > dp[S - (1 << u)][u] + cost[u][v]) {
dp[S][v] = dp[S - (1 << u)][u] + cost[u][v];
path[S][v] = u;
}
}
}
}
// 输出最短路径
int S = (1 << n) - 1, v = 0;
vector<int> ans;
while (S) {
int u = path[S][v];
ans.push_back(v);
v = u;
S -= (1 << u);
}
ans.push_back(0);
// 输出结果
cout << "最短路径长度:" << dp[(1 << n) - 1][0] << endl;
cout << "最短路径:";
for (int i = ans.size() - 1; i >= 0; i--) {
cout << ans[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
```
优化这段代码 n, k = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) dp = [[[0]* 7 for _ in range(k + 1)] for _ in range(n + 1)] for i in range(n + 1) : dp[i][0][0] = 1 for i in range(1, n + 1) : for j in range(1, k + 1) : for r in range(7) : dp[i][j][r] = dp[i - 1][j][r] if r >= a[i - 1] % 7 : dp[i][j][r] += dp[i - 1][j - 1][(r - a[i - 1] % 7) % 7] ans = sum(dp[n][k][0::7]) print(ans)
可以将代码进行一些优化,避免重复计算。具体而言,可以将三重循环中的r从0到6分别计算dp[i][j][r]的值,然后再利用dp[i][j][r]计算dp[i][j][(r+a[i-1])%7]的值。这样可以避免重复计算,提高代码的效率。
另外,可以使用一维数组代替二维数组,减少空间复杂度。
修改后的代码如下:
```
n, k = map(int, input().split())
a = list(map(int, input().split()))
dp = [0] * 7
dp[0] = 1
for i in range(1, n+1):
for j in range(k, 0, -1):
for r in range(7):
dp[(r+a[i-1])%7] += dp[r]
dp[a[i-1]%7] += 1
print(dp[0] - 1)
```
代码中,dp[r]表示长度为j-1的子序列中和模7的余数为r的方案数。每次更新dp数组时,先更新长度为j的子序列中和模7的余数为a[i-1]%7的方案数,然后再更新长度为j-1的子序列中的方案数,最后计算长度为k且和为7的倍数的子序列个数即可。
需要注意的是,最后计算答案时,要将长度为0的子序列排除,即dp[0]-1为所求。
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