标签:否则 版本 sse 缓存 block 移动 假设 并且 递归
算法是一种艺术,给人感觉很不好接近,但是一旦你和ta熟络了,你就能发现这门艺术的内在是多么美妙且多变。
对于前端来说,算法也许不是最重要的,在日常工作中,几乎很少用到。所以很多人也不是很感冒。
不过呢,有句话这么说的:面试造火箭,上班拧螺丝。咱们得先学习造火箭,才能有拧螺丝的机会。
莫得办法,既然想要拧螺丝,就要有好活的老学到老的觉悟。否则连改锥都没了。
那么,看题。
给你一个表格,像这样的:
从 (0, 0) 到 (M, N)移动,并假设,每次只能向下或者向右移动一步,那么,请问一共有多少种不同的路径。
乍一看,好像可以遍历,依次向下或者向右找 (i + 1, j) 或者 (i, j + 1), 直至 (N, M)
比如下面这个简单版本:
有六种路径:
整理一下,相当于:
从(0, 0)开始,因为我们只能向下或者向右,所以我们先选择一条路去走,比如向右,这时候我们就走到了(1, 0)
打叉的部分不代表不能走,只是代表当前流程下,我们只能选其一,也就是右
然后我们在(1, 0),继续走,可以向右或者向下,我们依然选择向右,这时候我们走到了(2, 0)
然后再往下走,直至走到(N, M),
然后(1, 0),选择另外一条路,因为这仅仅是个 3*3 的表格,所以我们只能向下
然后继续选择一个方向走直至(M, N)。
如此往复。
这样的话,其实可以转换成一个递归,也就是从(i, j) => (i + 1, j) | (i, j + 1),然后从(i + 1, j) => (x, y) 这样的一个递归方程式,不过这样性能是很差的,而且表格一旦规模变大,就会爆栈。
那么,我们如何有效的解决这个问题呢?
动态规划
ok,我们再次观察这个表格,我们其实会发现一个规律,就是套娃。
没错,表格把表格套娃了。
这样一来,参考俄罗斯套娃,每个娃娃其实都是一样的,也就是本质一样,只不过体量逐渐变大,并且最小的那个娃娃不能继续套娃,也就是最小的那个娃娃就是起点。
如此一来,我们姑且可以用俄罗斯套娃来翻译一下这套题。
问:N个俄罗斯套娃合体后的总重量是多少?
答:由于最小的一个套娃无法继续套,并且可以得知这个套娃的重量,所以:
有二个套娃的时候,重量是最小的加上第二个
有三个套娃的时候,重量是两个套娃的重量的加上第三个
有四个套娃的时候,重量是三个套娃的重量的加上第四个
.
.
.
.
有N个套娃的时候,重量是(N - 1)个套娃的重量加上第N个
由此,我们可以得到一个式子:
dp(i) = dp(i - 1) + dp(i)
有没有感觉和表格题有些许类似?
我们可以任意 N * M 的右下角作为结束点,每一个都是一个套娃的角色,可能在当前环中是大套娃,但是到了下一环就成了小套娃,所以这个表格其实就是升级版的套娃。
聪明的你,是不是发现了这个升级点在哪?没错,就是一次从(1, 1)开始,每次都是套两个娃,也就是理当前结束点最近的两个娃 => (1, 0) 和 (0, 1)
这样一来我们的公式自然而然就出来了,就是:
dp(N, M) = dp(N - 1, M) + dp(N, M - 1)
七点就是当N或者M为0的时候,也就是这个表格为一条直线,所以总路径都是1
这样我们的代码也就很容易写出来了,并且效率提升,不会有爆栈的问题,还做了之前的缓存。
function taowa(table) {
for (let yLen = table.length, y = yLen - 1; y >= 0; y--) {
for (
let xLen = table[0].length, x = xLen - 1;
x >= 0;
x--
) {
if (x == xLen - 1 || y == yLen - 1) {
table[y][x] = 1;
} else {
table[y][x] = table[y + 1][x] + table[y][x + 1];
}
}
}
return table[y][x];
}
举个例子: 4 * 5的表格有多少种路径?
答: 35种
后续看到这,聪明的你会觉得,这个也太简单了吧,没错,算法就是这样。
难者不会,会者不难。
然后如果稍稍加点改造,可能又会花很长时间去这种类似套娃
的规律,因为每种套娃的方式都不一样。
比如,还是这样表格,不求不同所有路径数量,将每个cell换成一个数字,求左上角到右下角的经过路径的路径内数字相加的最小值。也就是求最优解。
如下图:
这道题的代码是什么呢?初学动态规划的朋友们可以一起讨论讨论
最后,简单总结下。
问题总是变幻莫测,只要你能找到其中的规律,一定能找到对应的解法。
对于动态规划这类问题,有几个特点:
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原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoyuxy/p/12078065.html