动态规划

根据百度百科,动态规划是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的一个过程。本篇文章主要包含了其使用的三个前提条件(最优子结构,重叠子问题,无后效性)的理解,及通过编程解决一些简单问题过程中相关数组的构建,递推方程的求解,初值的定义。由于个人问题能力所限,对于动态规划问题的理解可能还不够深入,欢迎指出问题!

实例:超级楼梯问题

  1. 原题链接:Problem - 2041 (hdu.edu.cn)
  2. 题面:有一楼梯共M级,刚开始时你在第一级,若每次只能跨上一级或二级,要走上第M级,共有多少种走法?
  3. 分析:斐波那契数列套皮

前提

  1. 无后效性

    • 简析:前面的状态不会影响后面的状态

    • 与迷宫问题比较:

      • 超级楼梯问题:无论到第N(N<M)级楼梯是怎么走的,总是能到达第M级楼梯

      • 迷宫问题:假设我们求从迷宫的起点a到终点b的最短路径,显然有迷宫的起点a选择的第一个方向会直接影响是否能到达b地点,即后效性

        image-20240319115323136
    • 无后效性转为有后效性:增加维数

      注:见HDU 2045:不容易系列之(3)—— LELE的RPG难题(动态规划) - Arno_vc - 博客园 (cnblogs.com),本质是修改动态规划求解的命题,最后通过分类讨论获得自己想要的解

  2. 最优子结构

    • 简析:设目标问题为A,子问题为\(B_n\),且\(A=f(B_1,...,B_n)\),要求目标问题A的最优解,只需求子问题\(B_1,...,B_n\)的最优解

      以超级楼梯问题为例,目标问题为A:到达第M级楼梯,可分解为两个子问题

      • \(B_1:\)从第M-1级楼梯跨1级台阶
      • \(B_2:\)从第M-2级楼梯跨2级台阶

      故有\(A=f(B_1,B_2)=B_1+B_2\)

      注:函数\(f\)通常为相加,求最大值或最小值

    • 无法划分为最优子结构的问题

  3. 重叠子问题

    • 从数学建模问题的角度,超级楼梯问题本质上是个斐波那契数列问题,可以看到在对于\(F(50)\)的计算过程中,\(F(48)\)有两次的重复计算。实际上,越下层的重复计算越多

      image-20240319131817234

    • 采用递归方式进行计算:计算所用的时间将会呈指数倍增长,且由于计算机内存空间的限制,函数递归可能会有爆栈风险(Runtime Error)。

      code

      #include <bits/stdc++.h>
      
      #define PI 3.1415927
      
      using namespace std;
      typedef long long ll;
      
      ll f(ll now){
          if(now==1||now==2){
              return 1;
          }
          return f(now-1)+f(now-2);
      }
      
      int main()
      {
          int n;
          cin >> n;
          while(n--){
              int m;
              cin >> m;
              cout << f(m) << endl;
          }
          return 0;
      }
      
    • 解决方法:递推方程(见下)

    注:当第n个阶段的状态仅与第n-1个阶段的状态有关时,可以认为没有重叠子问题,但依然可以通过动态规划求解

解决

  1. 数组的构建

    dp[i]:到达第i个台阶的总可能数

  2. 递推方程的求解

    • 到达第M个台阶只有两种可能:

      • 从第M-1级楼梯跨1级台阶
      • 从第M-2级楼梯跨2级台阶
    • dp[M]=dp[M-1]+dp[M-2]

  3. 初值的定义

    • 易知dp[3]=dp[2]+dp[1],dp[2]=dp[1]+dp[0],而dp[0]不合要求,故只需求边界dp[2],dp[1]
    • 到第二个台阶有两种可能,到第一个台阶有一种可能:dp[2]=2,dp[1]=1
  4. code

    #include <bits/stdc++.h>
    
    #define PI 3.1415927
    
    using namespace std;
    typedef long long ll;
    
    int main()
    {
        ll n,ans[50];
        memset(ans,0,50*4);
        ans[1]=1;
        ans[2]=1;
        ans[3]=2;
        for(int i=4;i<50;i++){
            ans[i]=ans[i-2]+ans[i-1];
        }
        cin >> n;
        while(n--){
            int m;
            cin >> m;
            cout << ans[m] << endl;
        }
        return 0;
    }
    

补充

  1. 一维动态规划:递推

  2. 满足无后效性,最优子结构但不具有重叠子问题性质的问题:分治

    如:二分法求最值

  3. 不满足无后效性:回溯

posted @ 2024-03-20 19:15  Arno_vc  阅读(2)  评论(0编辑  收藏  举报