枚举算法

枚举算法

简介

枚举算法是信息学竞赛中最基础也最重要的算法之一,特别适合初学者掌握。本文将介绍枚举算法的基本概念、应用场景和实现技巧。

枚举(英语:Enumerate)是基于已有知识来猜测答案的一种问题求解策略。

枚举的思想是不断地猜测,从可能的集合中一一尝试,然后再判断题目的条件是否成立。

什么是枚举算法

枚举算法(又称穷举算法)是一种通过遍历所有可能情况来解决问题的算法思想。它的核心思路是:系统地列举问题的所有可能解,然后逐一验证哪些解满足题目要求。

简单枚举算法示意

枚举算法的基本框架

枚举算法通常遵循以下步骤:

确定枚举对象和范围

设计枚举顺序

构造验证条件

优化枚举过程(减少不必要的枚举)

简单示例:找出 100 以内的素数

#include

using namespace std;

int main() {

for(int i=2; i<=100; i++) { // 枚举所有数字

bool is_prime = true;

for(int j=2; j*j<=i; j++) { // 验证是否为素数

if(i%j == 0) {

is_prime = false;

break;

}

}

if(is_prime) {

cout << i << " ";

}

}

return 0;

}

四、枚举算法的优化技巧

缩小枚举范围:通过数学分析减少需要枚举的数量

改变枚举顺序:有时逆序枚举或特定顺序枚举更高效

双向枚举:从两个方向同时枚举(如两数之和问题)

预处理信息:提前计算并存储部分结果

五、典型应用场景

排列组合问题(如全排列、子集生成)

搜索问题(如迷宫问题、八皇后问题)

数学问题(如完数、水仙花数)

字符串匹配问题(如暴力匹配算法)

六、注意事项

枚举算法时间复杂度较高,适合数据规模较小的问题(通常 n≤10^6)

注意避免重复枚举

合理利用剪枝策略提前终止不可能的分支

枚举算法虽然简单,但却是许多高级算法的基础。掌握好枚举算法,能帮助你在信息学竞赛中解决大量基础题目,并为学习更复杂的算法打下坚实基础。

要点

给出解空间

建立简洁的数学模型。

枚举的时候要想清楚:可能的情况是什么?要枚举哪些要素?

减少枚举的空间

枚举的范围是什么?是所有的内容都需要枚举吗?

在用枚举法解决问题的时候,一定要想清楚这两件事,否则会带来不必要的时间开销。

选择合适的枚举顺序

根据题目判断。比如例题中要求的是最大的符合条件的素数,那自然是从大到小枚举比较合适。

例题

以下是一个使用枚举解题与优化枚举范围的例子。

例题

一个数组中的数互不相同,求其中和为 000 的数对的个数。

解题思路

枚举两个数的代码很容易就可以写出来。

for (int i = 0; i < n; ++i)

for (int j = 0; j < n; ++j)

if (a[i] + a[j] == 0) ++ans;来看看枚举的范围如何优化。由于题中没要求数对是有序的,答案就是有序的情况的两倍(考虑如果 (a, b) 是答案,那么 (b, a) 也是答案)。对于这种情况,只需统计人为要求有顺序之后的答案,最后再乘上 222 就好了。

不妨要求第一个数要出现在靠前的位置。代码如下:

for (int i = 0; i < n; ++i)

for (int j = 0; j < i; ++j)

if (a[i] + a[j] == 0) ++ans;不难发现这里已经减少了 jjj 的枚举范围,减少了这段代码的时间开销。

我们可以在此之上进一步优化。

两个数是否都一定要枚举出来呢?枚举其中一个数之后,题目的条件已经确定了其他的要素(另一个数)的条件,如果能找到一种方法直接判断题目要求的那个数是否存在,就可以省掉枚举后一个数的时间了。较为进阶地,在数据范围允许的情况下,我们可以使用桶[^1]记录遍历过的数。

#include

const int MAXN = 100000; // 此处 MAXN 是数组内元素的界

int solve(int n, int a[])

{

bool met[MAXN * 2 + 1]; // 创建一个能装下 [-MAXN, MAXN] 的桶

memset(met, 0, sizeof(met));

int ans = 0;

for (int i = 0; i < n; ++i) {

if (met[MAXN - a[i]]) ++ans; // 如果桶内有想要的元素,答案加一

met[MAXN + a[i]] = true; // 无论如何,都要把当前元素放进桶里

}

return ans;

}

复杂度分析

时间复杂度分析:对 aaa 数组遍历了一遍就能完成题目要求,当 nnn 足够大的时候时间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。

空间复杂度分析:O(n+max⁡{∣x∣:x∈a})O(n+\max\{|x|:x\in a\})O(n+max{∣x∣:x∈a})。

例题

StatusProblemTagsB3949. 星云枚举B4137. 幸运数字枚举P1003. 铺地毯枚举P1008. 三连击枚举

知识点学习完毕,开始练习!

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