動態規劃及其動態規劃經典例題

2021-10-23 03:29:01 字數 3143 閱讀 5112

動態規劃是最重要、最經典的演算法之一,學好動態規劃對我們十分重要,掌握動態規劃對解決某些問題會起到事半功倍的效果。

特點:

①可以把原始問題劃分為一系列子問題

②求解每個子問題僅一次,並將其結果儲存到乙個表中,以後用到時直接訪問,不重複計算,節省時間。

③自底向上地計算

適用範圍:

原問題可以分為多個相關子問題,子問題的解會被重複使用。

動態規劃和遞迴或者分治沒有根本上的區別(關鍵看有無最優子結構)。

**共性:**找到重複子問題

**差異性:**最優子結構、中途可以淘汰次優解。

1.計數

-有多少種方式走到右下角

-有多少種方法選出k個數的和為sum

2.求最大最小值

-從左上角到右下角路徑的最大數字和

-最長上公升子串行長度

3.求存在性

-取石子遊戲,先手是否必勝

-能不能選出k個數使得和是sum

下面我會用一些力扣上的動態規劃經典例題來解釋動態規劃的用法。請大家將題目和上面的問題特點對號入座。

題目1:零錢兌換

題目鏈結

給定不同面額的硬幣 coins 和乙個總金額 amount。編寫乙個函式來計算可以湊成總金額所需的最少的硬幣個數。如果沒有任何一種硬幣組合能組成總金額,返回 -1。

題解:

這道題可以從前往後推,如果目標錢數是0,湊成總金額所需的最少的硬幣個數是多少;

目標是1,會怎樣呢,…直到目標錢數為amount,需要的最少硬幣又是多少呢?

首先要看最後一步,最後一步肯定是dp[i]置為dp[i-coins[j]]+1中最小的那個。所以轉換為正推,

如果無法湊夠則先把硬幣數dp[i]置為最大int_max;否則,則把dp[i]置為最小的dp[i-coins[j]]+1.

然後最後判斷一下,如果dp[amount]是否為int_max,如果是,說明無法湊齊,返回-1,如果不是,說明dp[amount]就是最少硬幣數。

重要的就是轉移方程:dp[i]=min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);

**:

class

solution}}

return dp[amount]

==int_max?-1

:dp[amount];}

};

題目2:不同路徑題目鏈結

乙個機械人位於乙個 m x n 網格的左上角 (起始點在下圖中標記為「start」 )。

機械人每次只能向下或者向右移動一步。機械人試圖達到網格的右下角(在下圖中標記為「finish」)。

問總共有多少條不同的路徑?

題解:

我們首先看最後一步,要想到達(m,n)首先要到達(m-1,n)或者(m,n-1)。設到達(m-1,n)路徑有x種,到達(m,n-1)路徑有y種,則到達(m,n)的路徑有x+y種。

然後再從頭看起,到達(1,2)路徑只有1種,到達(2,1)路徑只有1種,到達(i,j)的路徑數是到達(i-1,j)和(i,j-1)的路徑和。

重點:轉移方程:dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1];

**:

class

solution

else}}

return dp[m-1]

[n-1];}};

題目3:跳躍遊戲題目鏈結

給定乙個非負整數陣列,你最初位於陣列的第乙個位置。陣列中的每個元素代表你在該位置可以跳躍的最大長度。判斷你是否能夠到達最後乙個位置。

題解:

我們首先從後面看,要想到達下標為n-1的地方,有兩個條件:①能到達下標為 i 的地方;②從 i 能調到 j 。所以我們就得到了轉移方程:if(dp[j]&&j+nums[j]>=i) dp[j]=true;

然後我們再從頭遍歷,判斷每個下標為 i 的地方演算法能調到,最後返回dp[n-1]即可。

**:

class

solution}}

return dp[nums.

size()

-1];}};

題目4:揹包問題因為揹包問題比較重要,所以我單獨把揹包問題拿出來單獨寫一篇部落格。

傳送門

題目5:最大子列和

題目鏈結

給定乙個整數陣列 nums ,找到乙個具有最大和的連續子陣列(子陣列最少包含乙個元素),返回其最大和。

題解:

如果陣列中只有1個數,那麼最大子列和就是該數值。如果大於1個,依次遍歷陣列,如果沒考慮當前數的時候,最大子列和小於0,那麼考慮到這個數時最大子列和就是該數值;如果沒考慮當前數的時候,最大子列和小於0,那麼考慮到這個數時最大子列和就是該數值加上之前的最大子列和。然後從這些子列和中選出最大的即可。(可以直接看**,**通俗易懂.)

**:

class

solution

return maxsum;}}

;

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