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本文涉及知识点

动态规划汇总
C++算法：前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频
C++算法：滑动窗口总结
多重背包

LeetCode2902. 和带限制的子多重集合的数目

给你一个下标从 0 开始的非负整数数组 nums 和两个整数 l 和 r 。
请你返回 nums 中子多重集合的和在闭区间 [l, r] 之间的 子多重集合的数目 。
由于答案可能很大，请你将答案对 10⁹ + 7 取余后返回。
子多重集合 指的是从数组中选出一些元素构成的 无序 集合，每个元素 x 出现的次数可以是 0, 1, …, occ[x] 次，其中 occ[x] 是元素 x 在数组中的出现次数。
注意：
如果两个子多重集合中的元素排序后一模一样，那么它们两个是相同的 子多重集合 。
空 集合的和是 0 。
示例 1：
输入：nums = [1,2,2,3], l = 6, r = 6
输出：1
解释：唯一和为 6 的子集合是 {1, 2, 3} 。
示例 2：
输入：nums = [2,1,4,2,7], l = 1, r = 5
输出：7
解释：和在闭区间 [1, 5] 之间的子多重集合为 {1} ，{2} ，{4} ，{2, 2} ，{1, 2} ，{1, 4} 和 {1, 2, 2} 。
示例 3：
输入：nums = [1,2,1,3,5,2], l = 3, r = 5
输出：9
解释：和在闭区间 [3, 5] 之间的子多重集合为 {3} ，{5} ，{1, 2} ，{1, 3} ，{2, 2} ，{2, 3} ，{1, 1, 2} ，{1, 1, 3} 和 {1, 2, 2} 。
提示：
1 <= nums.length <= 2 * 10⁴
0 <= nums[i] <= 2 * 10⁴
nums 的和不超过 2 * 10⁴ 。
0 <= l <= r <= 2 * 10⁴

动态规划

vCnt[i]记录i在nums中出现的次数，vCnt[i]不为0的数目不超过200个。
子多重集合 就是子序列。
i为0要特殊处理，否则会死循环。

动态规划的状态表示

dp[i][j] 表示 ，从[0,i]中选取若干个数和为j的可能数。状态数：O(200r)。
注意用滚动向量vPre、dp实现。
由于unorder_map 大约是O(10)，所以有超时的风险。直接vector<vector<>> 空间复杂度是:O(nr)，空间会超。

利用前缀和优化转移方程

计算后置状态：
dp[j] = ${\sum }_{x:0}^{vCnt[i]}vPre[j-x\times i]s.tj-x\times i>=0$
显然，可以用前缀和优化。
转移方程的时间复杂度为:O(1)，总时间复杂度为O(200r)。

动态规划的填表顺序

i从大到小。从小到大似乎也没问题。

动态规划的初始值

vPre[0]=1

动态规划的范围值

${\sum }_{x:l}^{r}vPre[x]$

代码

核心代码

template<int MOD = 1000000007>
class C1097Int
{
public:C1097Int(long long llData = 0) :m_iData(llData% MOD){}C1097Int  operator+(const C1097Int& o)const{return C1097Int(((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD);}C1097Int& operator+=(const C1097Int& o){m_iData = ((long long)m_iData + o.m_iData) % MOD;return *this;}C1097Int& operator-=(const C1097Int& o){m_iData = (m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD;return *this;}C1097Int  operator-(const C1097Int& o){return C1097Int((m_iData + MOD - o.m_iData) % MOD);}C1097Int  operator*(const C1097Int& o)const{return((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD;}C1097Int& operator*=(const C1097Int& o){m_iData = ((long long)m_iData * o.m_iData) % MOD;return *this;}bool operator<(const C1097Int& o)const{return m_iData < o.m_iData;}C1097Int pow(long long n)const{C1097Int iRet = 1, iCur = *this;while (n){if (n & 1){iRet *= iCur;}iCur *= iCur;n >>= 1;}return iRet;}C1097Int PowNegative1()const{return pow(MOD - 2);}int ToInt()const{return m_iData;}
private:int m_iData = 0;;
};class Solution {
public:int countSubMultisets(vector<int>& nums, int left, int r) {const int iMax = *std::max_element(nums.begin(), nums.end());vector<int> vCnt(1 + iMax);for (const auto& n : nums){vCnt[n]++;}vector<C1097Int<>> vPre(r + 1);vPre[0] = 1;for (int i = iMax; i >= 0; i--){if (0 == vCnt[i]){continue;}vector<C1097Int<>> dp(r + 1);if (0 == i){for (int k = 0; k <= r; k++){dp[k] = vPre[k] * (1 + vCnt[i]);}}else{for (int m = 0; m < i; m++){C1097Int<> iiSum = 0;for (int k = m; k <= r; k += i){iiSum += vPre[k];const int delIndex = k - (vCnt[i] + 1) * i;if (delIndex >= 0){iiSum -= vPre[delIndex];}dp[k] = iiSum;}}}vPre.swap(dp);}C1097Int<> biRet = std::accumulate ( vPre.begin() + left, vPre.begin() + r + 1, C1097Int<>());return biRet.ToInt();}
};

测试用例

emplate<class T, class T2>
void Assert(const T& t1, const T2& t2)
{assert(t1 == t2);
}template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{if (v1.size() != v2.size()){assert(false);return;}for (int i = 0; i < v1.size(); i++){Assert(v1[i], v2[i]);}}int main()
{vector<int> nums;int l,  r;{Solution sln;nums = { 1, 2, 2, 3 }, l = 6, r = 6;auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);Assert(1, res);}{Solution sln;nums = { 2, 1, 4, 2, 7 }, l = 1, r = 5;auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);Assert(7, res);}{Solution sln;nums = { 1, 2, 1, 3, 5, 2 }, l = 3, r = 5;auto res = sln.countSubMultisets(nums, l, r);Assert(9, res);}
}

扩展阅读

视频课程

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https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快速形成战斗了，为老板分忧，请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

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下载

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我想对大家说的话
闻缺陷则喜是一个美好的愿望，早发现问题，早修改问题，给老板节约钱。
子墨子言之：事无终始，无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境： VS2022 C++17
如无特殊说明，本算法用**C++**实现。