Dollar Dayz-完全背包+大数处理

【题目】

Farmer John goes to Dollar Days at The Cow Store and discovers an unlimited number of tools on sale. During his first visit, the tools are selling variously for $1, $2, and $3. Farmer John has exactly $5 to spend. He can buy 5 tools at $1 each or 1 tool at $3 and an additional 1 tool at $2. Of course, there are other combinations for a total of 5 different ways FJ can spend all his money on tools. Here they are:

        1 @ US$3 + 1 @ US$21 @ US$3 + 2 @ US$11 @ US$2 + 3 @ US$12 @ US$2 + 1 @ US$15 @ US$1

Write a program than will compute the number of ways FJ can spend N dollars (1 <= N <= 1000) at The Cow Store for tools on sale with a cost of $1..$K (1 <= K <= 100).

【输入】

A single line with two space-separated integers: N and K.

【输出】

A single line with a single integer that is the number of unique ways FJ can spend his money.

【样例】

输入：

5 3

输出：

题目大意：给出两个数n和m，问在m以内的整数组成n的有多少种方法。

思路：

完全背包，但到后面的数会很大，参考学习别人的代码后，用将大数分开处理的方法AC了

假设F(N,M) 整数 N 的划分个数,其中 M 表示将 N 拆分后的序列中最大数

考虑边界状态:
M = 1 或者 N = 1 只有一个划分既: F(1,1) = 1
M = N : 等于把M - 1 的划分数加 1 既: F(N,N) = F(N,N-1) + 1
M > N: 按理说,N 划分后的序列中最大数是不会超过 N 的,所以 F(N,M ) = F(N,N)
M < N: 这个是最常见的, 他应该是序列中最大数为 M-1 的划分和 N-M 的划分之和。

用动态规划来表示

dp[n][m]= dp[n][m-1]+ dp[n-m][m]

           dp[n][m]表示整数 n 的划分中，每个数不大于 m 的划分数。
           则划分数可以分为两种情况:

           a. 划分中每个数都小于 m，相当于每个数不大于 m- 1, 故
              划分数为 dp[n][m-1].

           b. 划分中有一个数为 m. 那就在 n中减去 m , 剩下的就相当
              于把 n-m 进行划分，故划分数为 dp[n-m][m];

代码：

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
__int64 a[1005][105],b[1005][105],inf=1;int main()
{int n,m,k,i,j;for(int i=0;i<18;i++)inf*=10;while(cin>>n>>m&&(n&&m)){memset(a,0,sizeof(a));memset(b,0,sizeof(b));for(i=0;i<=m;i++)a[0][i]=1;for(j=1;j<=m;j++){for(i=1;i<=n;i++){if(i<j){a[i][j]=a[i][j-1];b[i][j]=b[i][j-1];continue;}b[i][j] = b[i-j][j]+b[i][j-1]+(a[i-j][j]+a[i][j-1])/inf;a[i][j] = (a[i-j][j]+a[i][j-1])%inf;}}if(b[n][m])printf("%I64d",b[n][m]);printf("%I64d\n",a[n][m]);}return 0;
}

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