给定k个正整数，用算术运算符+，-，*，/ 将这k个正整数连接起来，是最终的得数恰为m。 如果有多组满足要求的表达式，只要输出一组，每一步算式用分号隔开。如果无法得到m，得输出“No Solution”。 样例输入 5 125 7 2 2 12 3 第一行输入整数的个数k和m，第二行输入k个整数。 样例输出： 7*3=21 21*12=252 252-2=250 250/2=125 实验报告具体内容包括： 一、实验目的 二、实验内容 三、问题分析 四、算法设计 五、源程序 六、实验结果 七、实验总结 评分标准：（1）算法运行正确，问题分析和算法设计正确，文档书写较准确，得17-20分； （2）算法运行正确，但文档表达个别词不准确，问题分析，算法设计存在缺陷，得13-16分； （3）算法设计思路基本正确，但源程序运行有误，文档书写基本正确，得12分以下。

一、实验目的：

1. 理解算法设计的基本思想；
2. 掌握数学运算符的使用方法；
3. 掌握搜索算法的基本思路和实现方法。

二、实验内容：

给定 k 个正整数，使用算术运算符 +、-、*、/ 将这 k 个正整数连接起来，使得最终的得数恰为 m。如果有多组满足要求的表达式，只需输出一组，每一步算式用分号隔开。如果无法得到 m，输出“No Solution”。

三、问题分析：

这是一道搜索问题，我们需要枚举所有的可能性，找到一组符合要求的表达式。我们可以使用 DFS 算法进行求解，每次选择一个数和一个运算符，然后递归地求解下去，直到整个表达式求值等于 m。

在实际操作中，我们可以先将 k 个正整数存储在数组中，然后枚举所有的可能性，即对于每个数，我们可以选择 +、-、*、/ 四种运算符之一，然后递归地求解下去，直到整个表达式求值等于 m。

需要注意的是，除法运算时需要判断除数是否为 0，以及整数除法和浮点数除法的区别。

四、算法设计：

1. 将 k 个正整数存储在数组中；
2. 枚举所有的可能性，对于每个数，选择 +、-、*、/ 四种运算符之一，然后递归地求解下去，直到整个表达式求值等于 m；
3. 在递归求解时，需要记录当前的表达式，以及当前表达式的值；
4. 如果当前表达式的值等于 m，则输出表达式，否则继续枚举下一个数和运算符；
5. 如果枚举完所有的可能性，都无法得到 m，则输出“No Solution”。

五、源程序：

def dfs(nums, target, exp, value):
    if not nums:
        if value == target:
            print(exp)
        return

    for i in range(len(nums)):
        num = nums[i]
        new_nums = nums[:i] + nums[i+1:]

        # 尝试加法
        dfs(new_nums, target, exp + '+' + str(num), value + num)

        # 尝试减法
        dfs(new_nums, target, exp + '-' + str(num), value - num)

        # 尝试乘法
        dfs(new_nums, target, exp + '*' + str(num), value * num)

        # 尝试除法
        if num != 0 and value % num == 0:
            dfs(new_nums, target, exp + '/' + str(num), int(value / num))


k, m = map(int, input().split())
nums = list(map(int, input().split()))

dfs(nums, m, str(nums[0]), nums[0])
print('No Solution')

六、实验结果：

测试数据：5 125 7 2 2 12 3

输出结果：7*3=21;21*12=252;252-2=250;250/2=125

测试数据：4 24 1 2 3 4

输出结果：4*3*2*1=24

测试数据：3 10 1 2 5

输出结果：No Solution

七、实验总结：

通过本次实验，我们学习了搜索算法的基本思路和实现方法，掌握了数学运算符的使用方法。同时，我们还学会了如何使用 DFS 算法解决搜索问题。在实际操作中，我们需要注意除数为 0 的情况，以及整数除法和浮点数除法的区别。