给定集合 A={s1, s2, . . . , sn},其中每个元素均为正整数。假设 A 中所有 元素的和为 β。 (1)请设计一个算法,将集合中的元素划分为两组,并且使得两组元素的和相等,即每组元素的 和都是 β 2。要求算法的复杂度为 O(n · β)。 (2)这是否是一个多项式算法,请简述你的理解。

时间: 2024-02-23 22:57:15 浏览: 147
对于第一个问题,可以使用动态规划的思想。设 dp[i][j] 表示在前 i 个元素中选取若干个元素,它们的和是否能够等于 j。则状态转移方程为: dp[i][j] = dp[i-1][j] || dp[i-1][j-s[i]] 其中 s[i] 表示集合 A 中第 i 个元素的值。这个方程表示,我们可以选择不选第 i 个元素,此时只需要满足前 i-1 个元素的和等于 j;或者选择第 i 个元素,此时需要满足前 i-1 个元素的和等于 j-s[i]。 最终的答案即为 dp[n][β/2],如果为真则说明可以找到一种划分方式,使得两组元素的和相等。 时间复杂度为 O(n · β),因为需要计算 n × β 个状态,每个状态需要 O(1) 的时间来计算。 对于第二个问题,这个算法是一个伪多项式算法,因为它的时间复杂度是与数据规模和数据值域有关的。如果数据值域很大,例如 β=10^9,那么这个算法的时间复杂度就会非常大,不是一个多项式算法。但是如果数据值域比较小,例如 β=100,那么这个算法的时间复杂度就是 O(n) 级别的,可以看做是一个多项式算法。
相关问题

输入格式: 第一行包含一个正整数n(n<=1500),代表字符串s的长度。 第二行包含n个小写的英文字母组成的字符串s1 , s2 , ... , sn ---组成初始的字符串。 第三行包含一个正整数q(q<=2∗10 5 ),代表询问的数目。 接下来q行,每行两个以空格分隔的正整数 mi , ci 分别代表至多更改的字符数目,以及询问更改后s'字符串对于字符ci的最大权值是多少。 输出格式: 其中每组输出q行,每个询问包含一行,一行一个整数,代表更改后的字符串s'中字符ci的最大权值。

明白了,根据输入格式和输出格式的要求,我们可以稍作修改。下面是相应的代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <string> using namespace std; int maxWeight(string s, int mi, char ci) { int count = 0; // 记录当前窗口内字符c的数量 int max_len = 0; // 最大权值 int left = 0, right = 0; // 窗口的左右指针 while (right < s.length()) { // 将右指针向右移动一位,并将对应的字符加入窗口 if (s[right] == ci) { count++; } // 如果窗口内的字符数量大于mi,移动左指针并更新count while (right - left + 1 - count > mi) { if (s[left] == ci) { count--; } left++; } // 更新最大权值 max_len = max(max_len, right - left + 1); right++; // 右指针向右移动一位 } return max_len; } int main() { int n, q; string s; cin >> n >> s; cin >> q; for (int i = 0; i < q; i++) { int mi; char ci; cin >> mi >> ci; int result = maxWeight(s, mi, ci); cout << result << endl; } return 0; } ``` 在这个示例中,我们根据输入格式添加了相应的输入处理部分,并根据输出格式进行输出。具体来说,我们首先读取字符串的长度n和初始字符串s,然后读取询问的数目q。接下来,我们按照给定的mi和ci进行询问,并输出结果。 希望这次的回答能够满足你的要求!如果还有其他问题,请随时提问。

问题描述   给定n个正整数,找出它们中出现次数最多的数。如果这样的数有多个,请输出其中最小的一个。 输入格式   输入的第一行只有一个正整数n(1 ≤ n ≤ 1000),表示数字的个数。   输入的第二行有n个整数s1, s2, …, sn (1 ≤ si ≤ 10000, 1 ≤ i ≤ n)。相邻的数用空格分隔。 输出格式   输出这n个次数中出现次数最多的数。如果这样的数有多个,输出其中最小的一个。 样例输入 6 10 1 10 20 30 20 样例输出 10

解题思路: 本题可以使用哈希表来统计每个数出现的次数,这里以 C++ 的 unordered_map 为例,它的插入和查找操作的时间复杂度都是 O(1)。 具体操作如下: - 遍历所有数,将每个数出现的次数记录在哈希表中。 - 找出哈希表中出现次数最多的数,如果有多个,就输出最小的一个。 时间复杂度:O(n) 参考代码:
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