优化剪枝#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,k,tot; void dfs(int sum,int left,int space){ if(sum==0){ if(left==0){ tot++; } return ; } else{ for(int i=space;i<=left/sum;i++){ dfs(sum-1,left-i,i); } return ; } } int main(){ cin>>n>>k; dfs(k,n,1); cout<<tot<<endl; return 0; }

这段代码实现了一个将一个正整数n分解成k个正整数之和的方案数的函数。其时间复杂度较高，需要进行优化。以下是一种优化剪枝的方法：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,k,tot;
void dfs(int sum,int left,int space){
    if(sum==0){
        if(left==0){
            tot++;
        }
        return ;
    }
    else{
        for(int i=space;i<=left/sum;i++){
            if(left-i-(sum-1)*i<=0) break;  // 剪枝
            dfs(sum-1,left-i,i);
        }
        return ;
    }
}
int main(){
    cin>>n>>k;
    dfs(k,n,1);
    cout<<tot<<endl;
    return 0;
}

在循环中加入剪枝操作，当剩余的数都取最小值时，仍然无法满足要求时，直接退出循环，减少搜索次数，提高效率。

相关问题

优化#include<bits/stdc++.h> using namespace std; bool vis[100010]; long long n,m,x,y,ans; long long k,v[100010],nex[100010],poi[100010]; long long a[10],num[100010]; void add_edge(long long x,long long y){ k++;v[k]=y;nex[k]=poi[x];poi[x]=k; }//链式前向星建图 void dfs(long long dep,long long x){ a[dep]=x; if(dep==4){//深度为4，进行验证。 if(a[1]==a[2]||a[1]==a[3]||a[2]==a[3]|| a[2]==a[4]||a[3]==a[4])return; //cout<<a[1]<<" "<<a[2]<<" "<<a[3]<<" "<<a[4]<<endl; ans++; return; } vis[x]=1; long long save=poi[x]; while(save>0){ dfs(dep+1,v[save]); save=nex[save]; } vis[x]=0; } int main(){ cin>>n>>m; for(int i=1;i<=m;i++){ cin>>x>>y; add_edge(x,y); add_edge(y,x); } for(int i=1;i<=n;i++) dfs(1,i); cout<<ans<<endl; return 0; }

设备上启动你的应用程序，并在屏幕上看到一个空的数独游戏界面。你可以该算法的时间复杂度为O(n^4)，对于较大的图，可能会超时，需要进行优使用 setPuzzle 方法设置数独游戏的状态，并通过调用 invalidate 方法重新绘制界面。例如，你可以化。以下是一些可能的优化方法：

1. 剪枝。在dfs函数中，可以进行一些剪枝，在 MainActivity 类的 onCreate 方法中添加以下代码：

mPuzzle[0][0] = 5;
mPuzzle减少重复遍历的次数。比如，可以记录每个点的出度和入度，如果某个点[0][1] = 3;
mPuzzle[0][4] = 7;
mPuzzle[1][0]的出度和入度之和小于4，则该点不可能参与到构成长度为4的简单路径中 = 6;
mPuzzle[1][3] = 1;
mPuzzle[1][4] = 9;
m，可以直接跳过该点，避免遍历无用的路径。

2. 双向搜索。在dfs函数中，Puzzle[1][5] = 5;
mPuzzle[2][1] = 9;
mPuzzle[2][可以同时从起点和终点出发进行搜索，如果两个搜索路径相遇，则表示构成了一条长度为4的简单路径。这种双向搜索的方法可以大大减少搜索的路径长度，从而提高算法2] = 8;
mPuzzle[2][7] = 6;
mPuzzle[3][0] = 8的效率。

3. 动态规划。可以使用动态规划的方法来解决该问题。具体来说;
mPuzzle[3][4] = 6;
mPuzzle[3][8] = 3;
mPuzzle[，可以定义一个数组dp[i][j]，表示以i和j为终点的长度为2的简单路径的数量4][0] = 4;
mPuzzle[4][3] = 8;
mPuzzle[4][5] = 3;
mPuzzle[4][8] = 1;
mPuzzle[5][0] = 7;
mP。然后，对于每个点k，可以枚举它的出边，将长度为2的简单路径的数量uzzle[5][4] = 2;
mPuzzle[5][8] = 6;
mPuzzle[6][1加入到dp数组中。最后，遍历dp数组，统计长度为4的简单路径的数量即可。

以上是一些可能的优化方法，具体的实现需要根据具体情况进行选择。

#include<stdio.h> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int n , m ,best=1000000; int len[99]; int t[99]={29,7,20,19,19,22,8}; int comp(){ int x= 0; for(int i=0; i<m ; i++) if(len[i]>x) x=len[i]; return x; } void search(int dep,int *len,int *t){ if(dep==n) { int x=comp(); if(x<best) best=x; return; } for(int i=0; i<m ; i++) { len[i]+=t[dep]; if(len[i]<best) search(dep+1,len,t); len[i]-=t[dep]; } } int main(){ int i; cin>>n>>m ; for (i=0; i<m ; i++) len[i]=0; search(0,len,t); cout<<"处理所有作业所需最短时间："<<best<<endl; return 0; }

这是一个使用回溯法解决作业调度问题的程序。该程序将 n 个作业分配给 m 台机器完成，每个作业需要的时间由 t 数组给出。程序通过枚举所有可能的作业分配方式，找到完成所有作业所需的最短时间。

具体实现中，程序定义了一个 comp 函数用于计算当前作业分配方案中完成时间最长的机器所需的时间，然后使用 search 函数进行回溯搜索。search 函数的参数包括当前搜索深度 dep、每台机器完成作业所需的时间 len、以及每个作业所需的时间 t。在每一层搜索中，程序枚举将当前作业分配给哪一台机器，然后更新 len 数组，并根据当前最优解 best 的值进行剪枝。

最后输出 best 即为完成所有作业所需的最短时间。