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动态规划(Dynamic Programming,DP)是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的过程。
我的个人理解如下:
将一个复杂的大问题拆分成若干个小问题并求出这些小问题的解,记录下来。最后借由这些小问题的解推导出原始大问题的答案。
2.1 上台阶
共十级台阶,从第一级走到第十级,每次可以走一步或者两步,一共有多少种走法?
常规方法:
如果采用常规的递归方法,会相对浪费资源和时间,原因如下:
在上述两种情况中,通过不同的走法到达第三级台阶后,都要接着计算第三级台阶走到第十级台阶的方法。
但其实第三级台阶到达第十级台阶的走法是一个固定的数字X,如果我们求出来这个数字并记录,那就可以只计算一次,在以后需要用到3->10的时候直接用就可以了。
而递归方法中这个X需要反复计算多次。
动态规划:
我们要求的是1->10有多少种走法,其实3->10,5->10的走法都是一个固定的数字。
关系如下:
所以:
X(1) = X(2) + X(3) , X(n)代表从第n级台阶走到第10级台阶,每次走一步或者两步的走法次数
同理:
X(2) = X(3) + X(4) ;X(7) = X(8) + X(9)
以7,8,9为例:
9->10只能走一步,X(9) = 1
8->9->10 , 8->10 共有两种走法,X(8) = 2
7->8->10 , 7->8->9->10 , 7->9->10 共有三种走法 , X(7) = 3
X(7) = X(8) + X(9)成立
只要以此方法逐步推导就可以得到想要的结果了。要求X(1),我们简化为求X(2) + X(3),再将X(2),X(3)往后简化,并记录X(2)~X(9)的值,从而用动态规划求出最终的结果。
2.2 走迷宫
在一个4*4的网格里,从左上角走到右下角,每次只能向右走一格或者向下走一格,一共有多少种走法?
动态规划:
递归的方法同上,会有一个浪费时间和资源的问题,直接看动态规划。
因为每次只能向右走一格或者向下走一格,所以要到达终点(4,4),只有(3,4)–>(4,4)或者(4,3)–>(4,4)这两种可能。
所以显然 X(4,4) = X(4,3) + X(3,4) , X(m,n)代表从(1,1)走到(m,n)的走法次数,每次只能向右一格或者向下一格。
同理,X(4,3) = X(4,2) + X(3,3) , X(3,4) = X(3,3) + X(2,4)
逐步类推,即可得出最后的结果。
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原文地址:https://www.cnblogs.com/336699qiangqiang/p/13946859.html