滚动数组
定义
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关于滚动数组,其实就是一个普通的数组。但是它的特点在于优化空间,主要作用于递推或动态规划中(如01背包问题)。因为DP题目是一个自底向上的扩展过程,我们常常需要用到的是连续的解,前面的解往往可以舍去。所以用滚动数组优化是很有效的。利用滚动数组的话在N很大的情况下可以达到压缩存储的作用。
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假设f(i)只用到f(i - 1),那么就可以开一个二维数组f(2 , N)。如下图,f(0)、f(1)只用到f(0)、f(2)只用到f(1)、f(3)只用到f(2),依次这样.....那么计算的时候就可以转成:f(0)、f(1)用f(0)、f(2)用f(0)、f(3)用f(1)....这样依次交替f(0)、f(1)进行运算其他的元素,最后可以优化成一维。
总结
简单来说,就是如果二维数组f[5000][10000]这种,两个维都很大,但是当前的依赖上一个计算得到。那就可以用f[2][10000]来代替。
因为当前用上一个元素计算完成之后,那么上一个元素就无用了,可以用来存储下一个元素,然后下一个元素又用当前元素计算,形成滚动效果(逻辑上)。
代码上就表现为f[0][i]和f[1][i]交替计算。
例子
dp
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滚动数组实际是一种节省空间的办法,时间上没啥优势,多用于DP中,举个例子吧:
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一个DP,平常如果需要1000×1000的空间,其实根据DP的无后效性,可以开成2×1000,然后通过滚动,获得和1000×1000一样的效果。滚动数组常用于DP之中,在DP过程中,我们在由一个状态转向另一个状态时,很可能之前存储的某些状态信息就已经无用了,例如在01背包问题中,从理解角度讲我们应开DP[i][j]的二维数组,第一维我们存处理到第几个物品,也就是阶段了,第二维存储容量,但是我们获得DP[i],只需使用DP[i - 1]的信息,DP[i - k],k>1都成了无用空间,因此我们可以将数组开成一维就行,迭代更新数组中内容,滚动数组也是这个原理,目的也一样,不过这时候的问题常常是不可能缩成一维的了,比如一个DP[i][j]需要由DP[i - 1 ][k],DP[i - 2][k]决定,i<n,0<k<=10;n <= 100000000;显然缩不成一维,正常我们应该开一个DP[100000005][11]的数组,结果很明显,超内存,其实我们只要开DP[3][11]就够了DP[i%3][j]由DP[(i - 1)%3][k]和DP[(i - 2)%3][k]决定,空间复杂度差别巨大。
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二维数组举例
int i, j, d[100][100]; for(i = 1; i < 100; i++) for(j = 0; j < 100; j++) d[i][j] = d[i - 1][j] + d[i][j - 1];
上面的d[i][j]只依赖于d[i - 1][j], d[i][j - 1];
运用滚动数组:
int i, j, d[2][100]; for(i = 1; i < 100; i++) for(j = 0; j < 100; j++) d[i % 2][j] = d[(i - 1) % 2][j] + d[i % 2][j - 1];
斐波那契数列
int main() { int i; long long d[80]; d[0] = 1; d[1] = 1; for(i = 2; i < 80; i++) { d[i] = d[i - 1] + d[i - 2]; } printf("%lld\n",d[79]); return 0; }
上面这个循环d[i]只依赖于前两个数据d[i - 1]和d[i - 2]; 为了节约空间用滚动数组的做法。
//原本80空间优化成3个空间 int Fib[3]; int fib(int n) { Fib[1] = 0; Fib[2] = 1; for(int i = 2; i <= n; ++i) { Fib[0] = Fib[1]; Fib[1] = Fib[2]; Fib[2] = Fib[0] + Fib[1]; } return Fib[2]; }
下面的取余运算,我们成功地只保留了需要的最后3个解,数组好象在“滚动”一样,所以叫滚动数组(对于二维也可以用)。
所以,很明显,滚动数组可以通过取余(%)来实现的,(实现一个滚动|循环)
但是这里存在一个通病,那就是时间换内存一定会牺牲时间。因此,滚动数组一般用在时间比较充裕,而内存不够的情况下。
int main() { int i; long long d[3]; d[0] = 1; d[1] = 1; for(i = 2; i < 80; i++) { d[i % 3] = d[(i - 1) % 3] + d[(i - 2) % 3]; } printf("%lld\n", d[79%3]); return 0; }
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