动态规划学习笔记
动态规划
概念
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动态规划(英语:Dynamic programming,简称DP)是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
动态规划常常适用于有重叠子问题[1]和最优子结构性质的问题,动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。
优势
动态规划在查找有很多重叠子问题的情况的最优解时有效。它将问题重新组合成子问题。为了避免多次解决这些子问题,它们的结果都逐渐被计算并被保存,从简单的问题直到整个问题都被解决。因此,动态规划保存递归时的结果,因而不会在解决同样的问题时花费时间。
适用情况
- 最优子结构性质。如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的,我们就称该问题具有最优子结构性质(即满足最优化原理)。最优子结构性质为动态规划算法解决问题提供了重要线索。
- 无后效性。即子问题的解一旦确定,就不再改变,不受在这之后、包含它的更大的问题的求解决策影响。
- 子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只计算一次,然后将其计算结果保存在一个表格中,当再次需要计算已经计算过的子问题时,只是在表格中简单地查看一下结果,从而获得较高的效率,降低了时间复杂度。
核心
- 状态转移方程
- 备忘录(DP Table)
状态转移方程思维框架
来自labuladong
# 初始化 base case
dp[0][0][...] = base
# 进行状态转移
for 状态1 in 状态1的所有取值:
for 状态2 in 状态2的所有取值:
for ...
dp[状态1][状态2][...] = 求最值(选择1,选择2...)
经典问题
凑零钱问题
给你 k 种面值的硬币,面值分别为 c1, c2 ... ck,每种硬币的数量无限,再给一个总金额 amount,问你最少需要几枚硬币凑出这个金额,如果不可能凑出,算法返回 -1 。
解1
def coinChange(coins: List[int], amount: int):
# 备忘录
memo = dict()
def dp(n):
# 查备忘录,避免重复计算
if n in memo: return memo[n]
# base case
if n == 0: return 0
if n < 0: return -1
res = float('INF')
for coin in coins:
subproblem = dp(n - coin)
if subproblem == -1: continue
res = min(res, 1 + subproblem)
# 记入备忘录
memo[n] = res if res != float('INF') else -1
return memo[n]
return dp(amount)
解2
int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {
// 数组大小为 amount + 1,初始值也为 amount + 1
vector<int> dp(amount + 1, amount + 1);
// base case
dp[0] = 0;
// 外层 for 循环在遍历所有状态的所有取值
for (int i = 0; i < dp.size(); i++) {
// 内层 for 循环在求所有选择的最小值
for (int coin : coins) {
// 子问题无解,跳过
if (i - coin < 0) continue;
dp[i] = min(dp[i], 1 + dp[i - coin]);
}
}
return (dp[amount] == amount + 1) ? -1 : dp[amount];
}