题目描述
给定三个整数 n
、m
和 k
。考虑使用下图描述的算法找出正整数数组中最大的元素。
请你构建一个具有以下属性的数组 arr
:
arr
中包含确切的 n
个整数。
1 <= arr[i] <= m
其中 (0 <= i < n)
。
- 将上面提到的算法应用于
arr
之后,search_cost
的值等于 k
。
返回在满足上述条件的情况下构建数组 arr
的 方法数量 ,由于答案可能会很大,所以 必须 对 10^9 + 7
取余。
示例 1:
输入:n = 2, m = 3, k = 1
输出:6
解释:可能的数组分别为 [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 1], [3, 2] [3, 3]
示例 2:
输入:n = 5, m = 2, k = 3
输出:0
解释:没有数组可以满足上述条件
示例 3:
输入:n = 9, m = 1, k = 1
输出:1
解释:唯一可能的数组是 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
提示:
1 <= n <= 50
1 <= m <= 100
0 <= k <= n
解法
方法一:动态规划
假设 $dp[i][c][j]$ 表示长度为 $i$,搜索代价为 $c$,且最大值为 $j$ 的方案数。考虑第 $i$ 个数:
若第 $i$ 个数没有改变搜索代价,说明它不严格大于前 $i-1$ 个数,也就是说,$dp[i][c][j]$ 是从 $dp[i-1][c][j]$ 转移而来,即数组的前 $i-1$ 个数的最大值已经是 $j$,并且第 $i$ 个数没有改变最大值,因此第 $i$ 个数的可选范围是 $[1,..j]$,共有 $j$ 种可选方案。即
$$
dp[i][c][j]=dp[i-1][c][j] \times j
$$
若第 $i$ 个数改变了搜索代价,说明数组前 $i-1$ 个数的最大值小于 $j$,并且第 $i$ 个数恰好为 $j$。此时 $dp[i][c][j]$ 是从所有 $dp[i-1][c-1][j']$ 转移而来,其中 $j'<j$。即
$$
dp[i][c][j] = \sum_{j'=1}^{j-1} dp[i-1][c-1][j']
$$
综上,可得
$$
dp[i][c][j] = dp[i-1][c][j] \times j + \sum_{j'=1}^{j-1} dp[i-1][c-1][j']
$$
答案为
$$
\sum_{j=1}^{m}dp[n][k][j]
$$
时间复杂度 $O(nkm^2)$。
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20 | class Solution:
def numOfArrays(self, n: int, m: int, k: int) -> int:
if k == 0:
return 0
dp = [[[0] * (m + 1) for _ in range(k + 1)] for _ in range(n + 1)]
mod = 10**9 + 7
for i in range(1, m + 1):
dp[1][1][i] = 1
for i in range(2, n + 1):
for c in range(1, min(k + 1, i + 1)):
for j in range(1, m + 1):
dp[i][c][j] = dp[i - 1][c][j] * j
for j0 in range(1, j):
dp[i][c][j] += dp[i - 1][c - 1][j0]
dp[i][c][j] %= mod
ans = 0
for i in range(1, m + 1):
ans += dp[n][k][i]
ans %= mod
return ans
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28 | class Solution {
private static final int MOD = (int) 1e9 + 7;
public int numOfArrays(int n, int m, int k) {
if (k == 0) {
return 0;
}
long[][][] dp = new long[n + 1][k + 1][m + 1];
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
dp[1][1][i] = 1;
}
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
for (int c = 1; c <= Math.min(i, k); ++c) {
for (int j = 1; j <= m; ++j) {
dp[i][c][j] = (dp[i - 1][c][j] * j) % MOD;
for (int j0 = 1; j0 < j; ++j0) {
dp[i][c][j] = (dp[i][c][j] + dp[i - 1][c - 1][j0]) % MOD;
}
}
}
}
long ans = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) {
ans = (ans + dp[n][k][i]) % MOD;
}
return (int) ans;
}
}
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23 | class Solution {
public:
int numOfArrays(int n, int m, int k) {
if (k == 0) return 0;
int mod = 1e9 + 7;
using ll = long long;
vector<vector<vector<ll>>> dp(n + 1, vector<vector<ll>>(k + 1, vector<ll>(m + 1)));
for (int i = 1; i <= m; ++i) dp[1][1][i] = 1;
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
for (int c = 1; c <= min(i, k); ++c) {
for (int j = 1; j <= m; ++j) {
dp[i][c][j] = (dp[i - 1][c][j] * j) % mod;
for (int j0 = 1; j0 < j; ++j0) {
dp[i][c][j] = (dp[i][c][j] + dp[i - 1][c - 1][j0]) % mod;
}
}
}
}
ll ans = 0;
for (int i = 1; i <= m; ++i) ans = (ans + dp[n][k][i]) % mod;
return (int) ans;
}
};
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31 | func numOfArrays(n int, m int, k int) int {
if k == 0 {
return 0
}
mod := int(1e9) + 7
dp := make([][][]int, n+1)
for i := range dp {
dp[i] = make([][]int, k+1)
for j := range dp[i] {
dp[i][j] = make([]int, m+1)
}
}
for i := 1; i <= m; i++ {
dp[1][1][i] = 1
}
for i := 2; i <= n; i++ {
for c := 1; c <= k && c <= i; c++ {
for j := 1; j <= m; j++ {
dp[i][c][j] = (dp[i-1][c][j] * j) % mod
for j0 := 1; j0 < j; j0++ {
dp[i][c][j] = (dp[i][c][j] + dp[i-1][c-1][j0]) % mod
}
}
}
}
ans := 0
for i := 1; i <= m; i++ {
ans = (ans + dp[n][k][i]) % mod
}
return ans
}
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