Algorithm n元线性方程的解的个数

这是使用自下而上的方法，并且 假设

j=3

和

j-coeff[i]=2

---

那么

d[3]=d[3]+d[2]

如何给出解决方案呢？以前的结果和当前结果的简单相加如何给出线性变量的总解

假设您有无限数量的值为2,3,5的硬币（您的

coeff[]

），并且您想知道一些解决方案的数量，以便生成某种求和形式的硬币集

在第一次循环运行时，您用硬币2填充表格。表将被填满

   // Fill table in bottom up manner
        for (int i=0; i<n; i++)
          for (int j=coeff[i]; j<=rhs; j++)
             dp[j] += dp[j-coeff[i]];

因为只有这样的硬币才能得到相等的金额

在第二次循环运行时，您用硬币3填充表-现在您将得到可能由硬币2和3组成的总和

idx    0  1  2  3  4  5  6
num    1  0  1  0  1  0  1 

---

请注意，第5单元中填充了2+3-与您的提问情况类似，第6单元现在包含两种变体：2+2+2和3+3

假设您有无限数量的值为2,3,5的硬币（您的

coeff[]

），并且您想知道一些解决方案的数量，以形成一套硬币

在第一次循环运行时，您用硬币2填充表格。表将被填满

   // Fill table in bottom up manner
        for (int i=0; i<n; i++)
          for (int j=coeff[i]; j<=rhs; j++)
             dp[j] += dp[j-coeff[i]];

因为只有这样的硬币才能得到相等的金额

在第二次循环运行时，您用硬币3填充表-现在您将得到可能由硬币2和3组成的总和

idx    0  1  2  3  4  5  6
num    1  0  1  0  1  0  1 

---

请注意，单元格5中填充了2+3-与您的提问情况类似，单元格6现在包含两个变体：2+2+2和3+3

很抱歉，但我仍然对这个问题感到困惑。“我不知道如何将递归方法更改为DP方法，”Hoang Nam I描述了DP方法（自下而上的方法）。这类问题的递归通常从末尾开始（自上而下的方式），可以很容易地用自上而下的DP-memonization来代替，但是转换到自下而上（表）方式要复杂一些。很抱歉，我仍然对这个问题感到困惑。“我不知道如何将递归方法更改为DP方法，”Hoang Nam I描述了DP方法（自下而上的方法）。这类问题的递归通常从末尾开始（自上而下的方式），可以很容易地用自上而下的DP-memonization来代替，但是转换到自下而上（表）方式要复杂一些。