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社区首页 >专栏 >【月度刷题计划同款】难度不小的 DP 运用

【月度刷题计划同款】难度不小的 DP 运用

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宫水三叶的刷题日记
发布2023-08-10 08:56:55
2130
发布2023-08-10 08:56:55
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文章被收录于专栏:宫水三叶的刷题日记

题目描述

这是 LeetCode 上的「1994. 好子集的数目」,难度为「困难」

Tag : 「状压 DP」

给你一个整数数组 nums 。如果 nums 的一个子集中,所有元素的乘积可以表示为一个或多个 互不相同的质数 的乘积,那么我们称它为 好子集 。

  • 比方说,如果 nums = [1, 2, 3, 4]
    • [2, 3][1, 2, 3][1, 3] 是 好 子集,乘积分别为 6 = 2*36 = 2*33 = 3
    • [1, 4][4] 不是 好 子集,因为乘积分别为 4 = 2*24 = 2*2 。 请你返回 nums 中不同的 好 子集的数目对
    10^9 + 7

    取余 的结果。

nums 中的 子集 是通过删除 nums 中一些(可能一个都不删除,也可能全部都删除)元素后剩余元素组成的数组。如果两个子集删除的下标不同,那么它们被视为不同的子集。

示例 1:

代码语言:javascript
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输入:nums = [1,2,3,4]

输出:6

解释:好子集为:
- [1,2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [1,2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同的质数 2 和 3 的乘积。
- [1,3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。
- [2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同的质数 2 和 3 的乘积。
- [3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。

示例 2:

代码语言:javascript
复制
输入:nums = [4,2,3,15]

输出:5

解释:好子集为:
- [2]:乘积为 2 ,可以表示为质数 2 的乘积。
- [2,3]:乘积为 6 ,可以表示为互不相同质数 2 和 3 的乘积。
- [2,15]:乘积为 30 ,可以表示为互不相同质数 2,3 和 5 的乘积。
- [3]:乘积为 3 ,可以表示为质数 3 的乘积。
- [15]:乘积为 15 ,可以表示为互不相同质数 3 和 5 的乘积。

提示:

1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 30

状压 DP

该问题属于 NP 完全问题,注定不存在多项式解决方案,只能通过「爆搜 + 剪枝」或「状压 DP」来求解。

对子集的乘积进行质数分解,等价于对子集每一位数进行质数分解。

一个显然的突破口是

1 <= nums[i] <= 30

,再加上题目对于「好子集」的定义,我们可以进一步缩减可选数的数量,不超过

30

的质数个数包括

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

(共

10

个),将其记作

p

,在一个好子集中,每个

p[i]

最多出现一次。

同时,题目规定数值相同,下标不同均视为不同方案,因此我们可以先使用数组

cnts

统计在

nums

中每个数的出现次数,

cnts[val] = x

含义为数值

val

nums

中的出现次数为

x

次。

使用的数有限(共

10

个),并且使用到的数最多出现一次,容易想到使用「状压 DP」来求解:我们使用一个二进制数来表示好子集乘积最终能拆解成哪些质数,如果拆解结果中包含

p[i]

,对应的二进制表示中的第

i

位则为

1

,否则为

0

定义

f[state]

为当前子集乘积拆解结果的用到的质数为

state

时的方案数,

state

为一个长度

10

的二进制数,若

state

中的第

k

位二进制表示为

1

,代表数值

p[k]

在拆解结果中出现过;若第

k

位二进制表示为

0

代表

p[k]

在拆解结果中没出现过

我们有起始化条件:空集,即

f[0] = 1

不失一般性考虑

f[s]

该如何计算:从前往后考虑每个数值(范围

[2, 30]

的数,

1

添加与否不对好子集产生影响,最后讨论)是否可以加入到子集中,一个数值

t

能够添加到子集中的充要条件为题目给定的条件:该数不会被相同的质数相乘表示。

如果一个数值

t

能够添加到好子集中,我们通过「试除法」将其分解为

p

中的多个质数,并使用二进制数

cur

来表示用到了

p

中的哪些质数,然后需要判断

t

能够添加到那些子集中,其实就是枚举与

cur

无交集的状态

prev

,最终的

f[s]

为「所有合法的

prev

的状态数

f[prev]

」与「数值

t

的出现次数

cnts[t]

」的乘积之和。

需要注意的是,由于我们是从范围

[2, 30]

范围内从前往后考虑每个

t

,因此在枚举

prev

时需要进行倒序遍历,确保计算

f[s]

所依赖的

f[prev]

为不考虑当前数值

t

时的方案数

由「质数

p

组成的好子集方案数」为

ans = \sum_{state' = 1}^{{1024}} f[state']

,其中

state'

对应一个合法的好子集方案。

在此基础上,再考虑数值

1

对答案的影响:在每个合法的

state'

前提下,增加若干个

1

并不影响子集乘积(即好子集增加

1

后仍为好子集),因此每个合法子集

state'

可以对应出

2^{cnts[1]}

个具体方案(代表每个

1

即可以选,也可以不选)

代码:

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    int MOD = (int)1e9+7;
    int[] p = new int[]{2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29};
    int[] cnts = new int[35];
    public int numberOfGoodSubsets(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        for (int i : nums) cnts[i]++;
        int mask = 1 << 10;
        long[] f = new long[mask];
        f[0] = 1;
        for (int i = 2; i <= 30; i++) {
            if (cnts[i] == 0) continue;
            // 对 i 进行试除
            int cur = 0, x = i;
            boolean ok = true;
            for (int j = 0; j < 10 && ok; j++) {
                int t = p[j], c = 0;
                while (x % t == 0) {
                    cur |= (1 << j);
                    x /= t; c++;
                }
                // 如果 i 能够被同一质数试除多次,说明 i 不能加到子集,跳过
                if (c > 1) ok = false;
            }
            if (!ok) continue;
            // 枚举前一状态 prev
            //(确保考虑一个新数值 i 时,依赖的子集 prev 存储的为尚未考虑 i 的方案数)
            for (int prev = mask - 1; prev >= 0; prev--) {
                // 只有当前选择数与前一状态不冲突,则能够进行转移,将方案数进行累加
                if ((prev & cur) != 0) continue;
                f[prev | cur] = (f[prev | cur] + f[prev] * cnts[i]) % MOD;
            }
        }
        long ans = 0;
        // 统计所有非空集的方案数
        for (int i = 1; i < mask; i++) ans = (ans + f[i]) % MOD;
        // 在此基础上,考虑每个 1 选择与否对答案的影响
        for (int i = 0; i < cnts[1]; i++) ans = ans * 2 % MOD;
        return (int) ans;
    }
}
  • 时间复杂度:预处理每个数值的出现次数复杂度为
O(n)

;令数值范围

C = 30

,状态数为

M = 1024

,DP 部分复杂度为

O(C \times M)

。整体复杂度为

O(n + C \times M)
  • 空间复杂度:
O(C + M)

关于「倒序遍历」状态的答疑

上述的分析推理基于我们进行了「一维空间优化」。

原始的状态定义应该是

f[i][state]

为考虑范围在

[1,30]

的前

i

个数,并且好子集拆解结果的用到的质数为

state

时的方案数

我们有显然的初始化条件:

f[1][0] = 1

,代表当只有数值

1

的话,只有空集为合法方案。

不失一般性的考虑

f[i][s]

该如何计算,根据使用数值

i

来进行分情况讨论:

  • 不考虑数值
i

(或是数值

i

nums

中没有出现,无法考虑),则有

f[i][s] = f[i - 1][s]

  • 考虑数值
i

,分析方法同「一维空间优化」,对数值

i

应用「试除法」拆解成对应的质数状态

cur

,然后找到可以转移的前一状态

prev

来尝试转移,则有

f[i][cur | prev] = f[i][cur | prev] + f[i - 1][prev]

基于对「原始状态定义」的分析,我们发现

f[i][cur | prev]

的更新(累加)依赖于

f[i][prev]

,同时

prev

cur | prev

的子集,因此在进行「一维空间优化」,我们需要确保所依赖的状态没有被覆盖更新,即采用「倒序遍历」。

代码:

代码语言:javascript
复制
class Solution {
    int MOD = (int)1e9+7;
    int[] p = new int[]{2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29};
    int[] cnts = new int[35];
    public int numberOfGoodSubsets(int[] nums) {
        for (int i : nums) cnts[i]++;
        int mask = 1 << 10;
        long[][] f = new long[35][mask];
        f[1][0] = 1;
        for (int i = 2; i <= 30; i++) {
            for (int s = 0; s < mask; s++) f[i][s] = f[i - 1][s];
            if (cnts[i] == 0) continue;
            int cur = 0, x = i;
            boolean ok = true;
            for (int j = 0; j < 10 && ok; j++) {
                int t = p[j], c = 0;
                while (x % t == 0) {
                    cur |= (1 << j);
                    x /= t; c++;
                }
                if (c > 1) ok = false;
            }
            if (!ok) continue;
            for (int prev = 0; prev < mask; prev++) {
                if ((prev & cur) != 0) continue;
                f[i][prev | cur] = (f[i][prev | cur] + f[i - 1][prev] * cnts[i]) % MOD;
            }
        }
        long ans = 0;
        for (int i = 1; i < mask; i++) ans = (ans + f[30][i]) % MOD;
        for (int i = 0; i < cnts[1]; i++) ans = ans * 2 % MOD;
        return (int) ans;
    }
}
  • 时间复杂度:预处理每个数值的出现次数复杂度为
O(n)

;令数值范围

C = 30

,状态数为

M = 1024

,DP 部分复杂度为

O(C \times M)

。整体复杂度为

O(n + C \times M)
  • 空间复杂度:
O(C \times M)

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1994 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2023-07-17,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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