题目大意：
给定一个初始集合和目标集合，有两种操作：1.合并集合中的两个元素，新元素为两个元素之和 2.分裂集合中的一个元素，得到的两个新元素之和等于原先的元素。要求用最小步数使初始集合变为目标集合，求最小步数。
其中初始集合和目标集合的元素个数都不超过10个
这是一道非常值得纪念的好题
首先一看到这个数据范围，第一反应就是状压dp了
我们首先这么考虑
如果说直接暴力的合并和分裂的话，最多需要的次数是\(n+m-2\)次，那么我们是不是可以在这个基础上进行优化呢。举个例子来看\(1,5,7,2\)-->\(2,4,3,6\)那么我们完全可以把\(1,5\)单独处理，不用将他们再跟\(2,7\)合并了，也不用额外的删除，那么这样其实就是相当于分组了。
那我们对于整体的集合，分成几个小集合，每个小集合内部又可以做同样的优化，这不就是dp的最优子结构吗
假设初始和目标都可以分成k组，那么答案应该就是\(n-m-2\times k\)了这里应该没有问题吧。
我们令\(f[i][j]\)表示初始集合中选择的元素集合是\(i\),目标集合是\(j\)的分成的组数的最大值
对于\(f[i][j]\)我们先令他等于能转移到\(f[i][j]\)的状态中的最大值，如果当前的\(sa[i]==sb[j]\)那么就说明他可以自己单独成一组，就可以++
但这里其实有一个问题就是，当\(i\)和\(j\)的\(sum\)不相同的时候，其实也有可能会++但是我们不考虑，这里有一种理解方式，是的，实际上就是因为这中间存在很多状态的合成，我们把无用的合成的状态忽略，却不会忽略用来合成它的状态，所以最后答案不会遗漏最优情况，换句话说，可以理解为就是每个不相等的情况 一定可以被不相等到相等再到不相等。其实本质是一样的
直接看代码吧
感觉这个题还是不太好理解呀
#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<queue>
using namespace std;
inline int read()
{
int x=0,f=1;char ch=getchar();
while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=-1;ch=getchar();}
while (isdigit(ch)) {x=(x<<1)+(x<<3)+ch-'0';ch=getchar();}
return x*f;
}
const int maxn = 11;
int n,m;
int sa[1 << maxn],sb[1 << maxn];
int f[1 << maxn][1 << maxn];
int a[maxn],b[maxn];
int counta(int x)
{
int cnt=0;
for (int i=1;i<=n;i++)
if (x & (1 << (i-1))) cnt+=a[i];
return cnt;
}
int countb(int x)
{
int cnt=0;
for (int i=1;i<=m;i++)
if (x & (1 << (i-1))) cnt+=b[i];
return cnt;
}
int main()
{
scanf("%d",&n);
for (int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
m=read();
for (int i=1;i<=m;i++) b[i]=read();
for (int i=1;i<(1 << n);i++) sa[i]=counta(i);
for (int i=1;i<(1 << m);i++) sb[i]=countb(i);
for (int i=1;i<(1 << n);i++)
for (int j=1;j<(1 << m);j++)
{
for (int k =1;k<=n;k++)
{
int p = 1 << (k-1);
if (p&i) f[i][j]=max(f[i][j],f[i-p][j]);
}
for (int k=1;k<=m;k++)
{
int p = 1 << (k-1);
if (p&j) f[i][j]=max(f[i][j],f[i][j-p]);
}
if (sa[i]==sb[j]) f[i][j]++;
}
printf("%d",n+m-2*f[(1<<n)-1][(1<<m)-1]);
return 0;
}