📅  最后修改于: 2023-12-03 15:24:54.343000             🧑  作者: Mango
动态规划(Dynamic Programming,简称DP)是一种算法思想,通常用于优化递归算法的时间复杂度。动态规划算法通常利用递推的思想,将需要解决的问题分解成相对简单的子问题,通过存储中间状态的值,减少了重复计算的步骤,从而加速了问题的求解过程。
动态规划算法最重要的一步便是定义状态,在动态规划算法中,通常会将一个较难求解的问题分解成一系列子问题,这些子问题可以通过一些状态来描述。定义状态需要根据问题的实际情况,具体而言,我们通常需要回答以下几个问题:
例如,我们考虑下面这个问题:
给定一个数组
nums
,求其某个子区间[l, r]
之和,即 $sum=[\sum\limits_{i=l}^{r} nums[i] ]$。
我们可以定义一个状态数组 $dp$,其中 $dp_{i}$ 表示以 $i$ 结尾的子数组的和,即
$$dp_{i}=\sum_{j=0}^{i} nums[j]$$
通过定义这个状态数组,我们可以将原问题转化成一个子问题:给定某一个区间段的左右端点 $l,r$,求其区间和,即 $sum=dp_{r}-dp_{l-1}$。
定义状态之后,我们需要进一步求解这个问题,需要构建状态转移方程。对于动态规划问题,状态转移方程是关键,能否得到正确的结果取决于状态转移方程的正确性。状态转移方程通常需要利用到已经求解好的子问题的结果,转移方程的表达式要比较严谨,需要注意边界条件和状态转移的先后顺序。
以最朴素的求解斐波那契数列的问题为例,其状态转移方程可以定义为:
$$f(x)=\begin{cases} 1 & x=0,1 \ f(x-1)+f(x-2) & x>1 \end{cases}$$
这个方程描述了一个递归的过程,会产生大量的重复计算。为了避免重复计算,我们可以将中间结果进行存储,即将求解子问题的结果存储在一个数组中,以便在求解更大的问题时能够快速地进行查找。
在解决动态规划问题时,确定初始状态和边界条件也是非常关键的,它们通常会涉及到一些边界情况,例如数组或字符串的长度为 $0$ 或 $1$ 的情况。在定义状态和状态转移方程时,需要考虑到这些边界情况,以避免出现错误。
在求解斐波那契数列这个例子中,我们可以确定初始状态为 $f_{0}=1,f_{1}=1$,边界条件为 $x=0$ 或 $x=1$ 时,$f(x)=1$。
在确定好状态、状态转移方程、初始状态和边界条件之后,可以开始进行代码实现了。实现的过程可以采用迭代方式或递归方式。递归方式的实现适用于状态数量较少的问题,而状态较多的问题通常需要使用迭代方式进行实现,以避免递归过程中产生的大量重复计算。
动态规划问题的求解过程通常是一个自底向上的过程,通过保存中间结果,不断递推求解更大的问题。下面是一个简单的示例代码:
def fib(n: int) -> int:
if n == 0 or n == 1:
return 1
# 初始化初始状态
dp = [1] * (n + 1)
# 状态转移方程
for i in range(2, n + 1):
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2]
return dp[n]
print(fib(5)) #=> 8
动态规划是一种非常实用的算法思想,通过分解问题、定义状态、确定状态转移方程、边界条件和初始状态等步骤,可以高效地求解很多复杂的问题。在实际的编程过程中,我们需要仔细考虑这些问题,以避免出现错误。