博客
关于我
Train Problem II(卡特兰数+大数乘除)
阅读量:628 次
发布时间:2019-03-13

本文共 899 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要计算给定火车数量的所有可能排列方式,使得所有火车都能及时准点离开铁路系统。这个问题可以通过计算卡特兰数的前n项和来解决。

方法思路

卡特兰数常用于解决类似的问题,如括号匹配、路径问题等。对于这个问题,我们需要计算卡特兰数的前n项和。卡特兰数的递推公式是:[ h(n) = \frac{(4n-2)}{(n+1)} \times h(n-1) ]其中,初始条件为 ( h(0) = 1 ) 和 ( h(1) = 1 )。

我们将使用动态规划来计算卡特兰数的前n项和。具体步骤如下:

  • 初始化卡特兰数数组。
  • 计算每个卡特兰数值。
  • 累加这些值得到前n项和。
  • 解决代码

    import sysdef compute_catalan_sum(n):    if n == 0:        return 1    h = [0] * (n + 1)    h[0] = 1    if n >= 1:        h[1] = 1    for i in range(2, n + 1):        h[i] = ((4 * i - 2) * h[i - 1]) // (i + 1)    total = sum(h)    return totaldef main():    for line in sys.stdin:        line = line.strip()        if not line:            continue        N = int(line)        print(compute_catalan_sum(N))if __name__ == "__main__":    main()

    代码解释

  • compute_catalan_sum 函数用于计算卡特兰数的前n项和。初始化一个数组 h 存储卡特兰数值,并使用递推公式计算每个值。
  • main 函数读取输入,处理每个测试用例,调用 compute_catalan_sum 计算并输出结果。
  • 该方法通过动态规划高效地计算了卡特兰数的前n项和,确保了结果的正确性和效率。

    转载地址:http://fpeaz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas DataFrame的一些操作
    查看>>
    Pandas Dataframe的日志文件
    查看>>
    pandas Groupby:创建两列的Groupby时,如何按正确的顺序对工作日进行排序?
    查看>>
    Pandas matplotlib 无法显示中文
    查看>>
    Pandas Plots:周末的单独颜色,x 轴上漂亮的打印时间
    查看>>
    Pandas 中的多索引旋转
    查看>>
    Pandas 中的日期范围
    查看>>
    pandas 中的时间序列箱线图
    查看>>
    Pandas 使用指南
    查看>>
    pandas 分组并使用最小值更新
    查看>>
    Pandas 对数据框的布尔比较
    查看>>
    pandas 将通话数据分割为15分钟的间隔
    查看>>
    pandas 找到局部最大值和最小值
    查看>>
    pandas 按日期和年份分组,并汇总金额
    查看>>
    pandas 数据帧到PostgreSQL表中使用的是没有SQLAlChemy的心理复制2吗?
    查看>>
    pandas 数据框条件 .mean() 取决于特定列中的值
    查看>>
    pandas 数据框至海运分组条形图
    查看>>
    pandas 时间序列重新采样结束给定的一天
    查看>>
    pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列
    查看>>
    pandas 根据值从多列中的一列查找
    查看>>