用python实现洛谷P1036

洛谷P1036是一道求解组合数问题的题目，可以使用回溯算法进行求解。以下是Python实现的代码示例：

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

count = 0

def backtrack(start, target, path):
    global count
    if len(path) == k:
        if sum(path) == target:
            count += 1
        return
    for i in range(start, n):
        if sum(path) + nums[i] <= target:
            path.append(nums[i])
            backtrack(i+1, target, path)
            path.pop()

backtrack(0, 0, [])
print(count)

以上代码中，首先读入输入的n、k和n个数字，然后定义了一个全局变量count来记录符合条件的组合数个数。接着定义了一个回溯函数backtrack，其中start表示从哪个位置开始搜索，target表示目标和，path表示当前已选的数字。在回溯过程中，如果已选数字个数等于k且它们的和等于目标和，则count加1。最后调用回溯函数并输出count即可。

相关问题

洛谷p1036python

很抱歉，根据提供的引用内容中没有关于洛谷p1036的Python代码。但是，根据引用和引用中的C++代码，可以将其转换为Python代码。您可以参考以下Python代码实现洛谷p1036的功能：

def isPrime(i):
    if i == 2:
        return True
    for j in range(2, int(i ** 0.5) + 1):
        if i % j == 0:
            return False
    return True

def dfs(start, count, sum):
    global ans
    if count == k and isPrime(sum):
        ans += 1
    for i in range(start, n + 1):
        dfs(i + 1, count + 1, sum + sz[i])

n, k = map(int, input().split())
sz = list(map(int, input().split()))
ans = 0
dfs(1, 0, 0)
print(ans)

def isPrime(x):
    if x == 2:
        return True
    for i in range(2, int(x ** 0.5) + 1):
        if x % i == 0:
            return False
    return True

def cm(k_desc, already_sum, begin, end):
    if k_desc == 0:
        return isPrime(already_sum)
    sum = 0
    for i in range(begin, end + 1):
        sum += cm(k_desc - 1, already_sum + x[i], i + 1, end)
    return sum

n, k = map(int, input().split())
x = list(map(int, input().split()))
print(cm(k, 0, 0, n - 1))

用python做洛谷p1996

洛谷P1996是一道经典的背包问题，可以使用动态规划算法来解决。以下是Python代码实现：

N, V = map(int, input().split())
w = [0] * (N + 1)
v = [0] * (N + 1)
dp = [[0] * (V + 1) for _ in range(N + 1)]

for i in range(1, N + 1):
    w[i], v[i] = map(int, input().split())

for i in range(1, N + 1):
    for j in range(1, V + 1):
        if j >= w[i]:
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - w[i]] + v[i])
        else:
            dp[i][j] = dp[i - 1][j]

print(dp[N][V])

这段代码首先读入背包的容量 `V` 和物品的数量 `N`，然后使用两个数组 `w` 和 `v` 分别存储物品的重量和价值。接着使用一个二维数组 `dp` 来存储每个子问题的最优解，其中 `dp[i][j]` 表示前 `i` 个物品装入容量为 `j` 的背包中所能获得的最大价值。

最后，通过动态规划的递推公式来计算每个子问题的最优解，最终输出 `dp[N][V]` 即为问题的解。