python 算法 day5
动态规划
动态规划是用来求最优解问题的解决策略之一
一个最典型例子 :用最少的硬币找零
比如:一美元购买37美分商品,用来找零的硬币最小数量是多少(一般有1,5,10和25美分的硬币)
首先我们使用最大面值的硬币(25美分),也是尽可能多的使用,接着再使用下一个面值最大的这种方法被称为贪心算法
但如果有21美元时,贪心算法依然会首先选择25美分的,答案也仍然没有变化,而最优解是三个21美分的硬币
我们可以根据递归,首先根据一美分去找,如果价值不匹配,我们就再加上一美分减去1美分找零总数的最小的整数值
一个低效的方法
def reticon(coinValueList , change): mincoin = change if change in coinValueList: return 1 else: for i in [c for c in coinValueList if c<=change]: print(i) numcoin = 1 + reticon(coinValueList,change-i) if numcoin < mincoin: mincoin = numcoin return mincoin print(reticon([1,5,10,25],63))
图中每一个点对应一个retcion调用,主要问题我们做了大量重复性计算 列如:15美分的找零最优解至少三次1、5、10,每一次计算都需要调用52次函数
减少工作量的关键在于记住一些出现过的结果,这样就能避免重复计算我们已经知道的结果
一个简单的解决方法:
我们将所找到的给硬币找零的最小数目储存在一个表中,然后计算最小值之前,可以先查看表中结果是否已知,如果有了,就可以直接调用,而不是重复计算。
def reticon(coinValueList , change,knowresult): mincoin = change if change in coinValueList: knowresult[change]=1 print(type(knowresult)) return 1 elif knowresult[change]>0: return knowresult[change] else: for i in [c for c in coinValueList if c<=change]: numcoin = 1 + reticon(coinValueList,change-i,knowresult) if numcoin < mincoin: mincoin = numcoin knowresult[change] = mincoin return mincoin print(reticon([1,5,10,25],63,[0]*64))
上述算法只是使用一种叫做“函数值缓存”来改善性能,真正的动态规划会采用更系统的方法去解决问题,把已经知道的最好的路径存起来,下次遇到可以直接用。动态规划的解决方法是从为第一分找零开始的最优解逐步加上去的,直到我们需要的找零数,这就保证了算法在每一步过程中,我们已经知道了兑换更小数值零钱所需硬币数量的最小值。
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
1 | |||||||||
1 | 2 | ||||||||
1 | 2 | 3 | |||||||
1 | 2 | 3 | 4 | ||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 1 |
1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 1 |
一个新的算法
def dpMake(coinValueList,change,minCoins): for cents in range(change+1): coinCount = cents for j in [c for c in coinValueList if c<=cents]: if minCoins[cents-j] + 1 <coinCount: coinCount = minCoins[cents-j] + 1 minCoins[cents] = coinCount return minCoins[change]
dpmake有三个参数:一个有效面值的列表 我们想要兑换的硬币数值 一个包含所有部分找零最优解的列表
当程序运行时 mincoins会包含从0到所需兑换数值中每一个数值对应的最优解。