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Hello 大家好,我是阿粉,动态规划(Dynamic Programming),简称 DP 相信大家在日常的工作或者学习的过程中都遇到过这个词,而且动态规划也是面试过程中最喜欢被问到的题目,阿粉在经历的不多的几场面试中都被问到了,实在是苦不堪言,不过好在阿粉还是有学过的,一些简单的套路阿粉还是懂的。下面就从一个很多人应该都不陌生的题目讲起。
问:一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上 2 级,求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法?
刚开始看到这个题目的时候可能没什么思路,不过我们可以一点点的想下去,我们假设青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法 f(n)种跳法,那当 n = 0 时,f(0) = 0,没有台阶当然没有跳法。n = 1,f(1) = 1;只有一个台阶的时候,只能跳 1 个;n = 2,f(2) = 2,当有两个台阶的时候,可以有 2 种跳法,一个一个跳和一下跳 2 个,那如果我们有三个台阶的话,是不是将一个台阶和两个台阶的总和加起来就可以了呢?所以我们就可以想到 f(3) = f(2) + f(1),所以我们能推导出 f(n) = f(n - 1) + f(n - 2);
上面的分析可以想到,那么接下来我们就需要用代码来实现了,对于需要使用到之前的记录,我们可以考虑用一维数组来记录,所以就有了下面的这段代码。
- public int dp(int n) {
- if (n <= 0) {
- return 0;
- }
- int[] dp = new int[n + 1];
- dp[0] = 0;
- dp[1] = 1;
- dp[2] = 2;
- // 之所以要从 3 开始,是因为 2 不符合下面的规则
- for (int i = 3; i <= n; i++) {
- dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
- }
- return dp[n];
- }
解释下上面的代码,首先我们创建了一个一维数组 dp,用于记录每个台阶有的跳法,然后从索引三开始遍历,运用公式f(n) = f(n - 1) + f(n - 2); 进行赋值,结果直接输出 dp[n] 对应的数值即可。
通过上面的案例,我们思考一下对于动态规划的题目我们需要怎么做,我们一开始定义了 n 级台阶有 f(n) 种跳法,然后通过模拟的方式计算出f(0),f(1),f(2),接着我们找到了 f(n) = f(n - 1) + f(n - 2); 的关系。按照这种思路我们可以总结出三个步骤,分别是
上面的步骤是通用步骤,往往在第一步的时候我们设置的 f(n) 是一个数组,根据具体的场景可能是一维数组也有可能是二维数组,上面的例子我们定义的就是一维数组,而且往往我们需要求解什么就定义什么数组。
下面我们通过这种方式再看一道 LeetCode 的原题
问:一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。问总共有多少条不同的路径?
img
根据上面的三个步骤,我们依次来解决,既然是 m x n 的网格,很显然我们需要用二维数组来解决问题,所以我们
- public int dp(int m, int n) {
- if (m <=0 || n <= 0) {
- return 0;
- }
- int[][] dp = new int[m][n];
- //只有一列的时候
- for (int i = 0; i < m; i++) {
- d[i][0] = 1;
- }
- //只有一行的时候
- for (int i = 0; i < n; i++) {
- d[0][i] = 1;
- }
- for (int i = 1; i < m; i++) {
- for (int j = 1; j < n; j++) {
- d[i][j] = d[i][j - 1] + d[i - 1][j];
- }
- }
- //数组的下标从 0 开始
- return d[m - 1][n - 1];
- }
通过上面的三个步骤,我们可以完美的解决问题,动态规划的问题难点就在于找寻规律和初始值,有点时候如果我们找不到规律就没办法了,而且如果初始值找的不完全也会有问题,这个只能多多练习了。
动规划的题目在 LeetCode 上面有很多,大家可以根据上面提供的思路去多刷几道题,慢慢就会有感觉了,刷完动态规划的题目,相信对大家工作或者找工作肯定有很大的帮助。
新闻标题:什么是动态规划——从青蛙跳台阶开始了解
浏览路径:http://www.mswzjz.com/qtweb/news48/169348.html
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