Policz sposoby na osiągnięcie wyniku
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Policz sposoby osiągnięcia wyniku”.
1. Ucz się
Problem „Policz sposoby osiągnięcia wyniku” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Programowanie dynamiczne.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla zliczania sposobów osiągnięcia wyniku.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu dotyczący liczenia sposobów osiągnięcia wyniku.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Napisz funkcję count_ways_score(n), która zwraca liczbę różnych kombinacji ruchów, aby osiągnąć wynik n w grze, w której gracz może zdobyć 3, 5 lub 10 punktów w każdym ruchu. Należy pamiętać, że kombinacje o różnej kolejności ruchów są uważane za takie same (np. zdobycie 3, a następnie 5 punktów jest tą samą kombinacją, co zdobycie 5, a następnie 3).
- •1 <= n <= 1000
Przykłady
count_ways_score(13)
2
There are 2 combinations to reach 13: {3, 5, 5} and {3, 10}.
count_ways_score(20)
4
There are 4 combinations to reach 20: {10, 10}, {5, 5, 10}, {5, 5, 5, 5}, and {3, 3, 3, 3, 3, 5}.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
def count_ways_score_opt(n):
dp = [0] * (n + 1); dp[0] = 1
for x in [3, 5, 10]:
for i in range(x, n + 1): dp[i] += dp[i-x]
return dp[n]Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
def count_ways_score_brute(n):
def solve(n, scores):
if n == 0: return 1
if n < 0: return 0
res = 0
for i in range(len(scores)):
res += solve(n - scores[i], scores[i:])
return res
return solve(n, [3, 5, 10])Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Dynamic Programming data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Obowiązują standardowe właściwości problemu z programowaniem dynamicznym.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Generatory Pythona
Dowiedz się, jak używać generatorów języka Python i instrukcji Yield do przetwarzania ogromnych zbiorów danych przy minimalnym zużyciu pamięci. Wyrażenia generatora głównego.
Jak przekonwertować ciąg na Int w Pythonie
Dowiedz się, jak przekonwertować ciąg znaków na liczbę całkowitą w Pythonie za pomocą funkcji int(). Bezpiecznie obsługuj błędy i konwertuj liczby z formatu binarnego, ósemkowego lub szesnastkowego.
Ściągawka dla operatorów Pythona
Opanuj operatory arytmetyczne, porównania, logiczne, bitowe, przypisania i tożsamości w Pythonie.
Dekoratory Pythona a wzorzec projektowy dekoratora: kluczowe różnice
Porównaj dekoratory Pythona z klasycznym wzorcem projektowym dekoratora. Zrozum różnice między zawijaniem funkcji w czasie definicji a dynamiczną kompozycją obiektów w czasie wykonywania z możliwym do uruchomienia kodem.