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建设信用卡网站是什么,wordpress 内网搭建,app界面设计介绍,河北邢台新河网DP定义: 动态规划是分治思想的延申,通俗一点来说就是大事化小,小事化无的艺术。 在将大问题化解为小问题的分治过程中,保存对这些小问题已经处理好的结果,并供后面处理更大规模的问题时直接使用这些结果。 动态规划具…

DP定义:

动态规划是分治思想的延申,通俗一点来说就是大事化小,小事化无的艺术。

在将大问题化解为小问题的分治过程中,保存对这些小问题已经处理好的结果,并供后面处理更大规模的问题时直接使用这些结果。

动态规划具备了以下三个特点

  1. 把原来的问题分解成了几个相似的子问题
  2. 所有的子问题都只需要解决一次
  3. 储存子问题的解。

动态规划的本质,是对问题状态的定义状态转移方程的定义 (状态以及状态之间的递推关系)

动态规划问题一般从以下四个角度考虑:

  1. 状态定义
  2. 状态间的转移方程定义
  3. 状态的初始化
  4. 返回结果

状态定义的要求:定义的状态一定要形成递推关系

一句话概括:三特点四要素两本质

适用场景:最大值 / 最小值,可不可行,是不是,方案个数

第 1 题 Fibonacci

  • 难度:Easy
  • 备注:斐波那契数列,出自《剑指 offer》
  • 题目描述

大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数 n,请你输出斐波那契数列的第 n 项(从 0 开始,第 0 项为 0)。

n<=39

递归实现

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int Fibonacci(int n) {if(n==0){return 0;}if(n==1 || n==2) {return 1;}return Fibonacci(n-1)+Fibonacci(n-2);
}
int main() {int n;cin>>n;cout<<Fibonacci(n);return 0;
}

动态规划实现

状态:斐波那契数列的某一项的值
状态定义 F (i):斐波那契数列的第 i 项的值 -----> 把问题抽象出来
状态转移方程:
F (i) = F (i - 1) + F (i - 2)
状态初始化:
F (0) = 0, F (1) = 1 F (2) = 1
返回值:
斐波那契数列第 n 项值
F (n)

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int Fibonacci(int n) {if(n==0){return 0;}if(n==1 || n==2) {return 1;}//保存中间状态的结果 /*int * F=new int[n+1];//状态初始化F[0]=0;F[1]=1;//状态转移方程// F[i]= F[i-1]+F[i-2]for(int i=2;i<=n;++i){F[i]=F[i-1]+F[i-2];}  //返回结果 return F[n];*/int f0=0,f1=1,fn;for(int i=2;i<=n;++i){fn=f0+f1;//状态更新 f0=f1;f1=fn;} return fn;}
int main() {int n;cin>>n;cout<<Fibonacci(n);return 0;
}

第 2 题 变态青蛙跳台阶 (Climbing Stairs)

  • 难度:Easy
  • 备注:需要 C 基础,排列,出自《剑指 offer》
  • 题目描述

一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上 2 级…… 它也可以跳上 n 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。

int jumpFloorII(int number)

来源:牛客 - 剑指 offer

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int jumpFloorII(int n){if(n<=0){return 0;}if(n==1){return 1;}int f=1;for(int i=2;i<=n;++i){f*=2;} return f;
}
int main() {int n;cin>>n;cout<<jumpFloorII(n);return 0;
}

问题变种

 

第 3 题 最大连续子数组和 (Maximum Subarray)

  • 难度:Easy
  • 备注:出自《剑指 offer》
  • 题目描述

HZ 偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢?例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为 8(从第 0 个开始,到第 3 个为止)。给一个数组,返回它的最大连续子序列的和,你会不会被他忽悠住?(子向量的长度至少是 1)

int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array)

 

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int FindGreatestSumOfSubArray(vector<int> array) {int len=array.size();int * ret=new int[len];//初始化ret[0]= array[0];for(int i=1; i<len; ++i) {//转移方程F[i]=max(F[i-1]+array[i],array[i])ret[i]=max(ret[i-1]+array[i],array[i]);}//返回max(F[i])int maxRet=ret[0];for(int i=1; i<len; ++i) {maxRet=max(maxRet,ret[i]);}return maxRet;
}
int main() {vector<int> a={6,-3,-2,7,-15,1,2,2};cout<<FindGreatestSumOfSubArray(a);return 0;
}


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