这几天一直再看,觉得看懂了一些,先记下来。
动态规划是运筹学的一个方向,就是把多级最优化问题分解成一系列的单阶问题。在不断增加的过程中,不断的计算当前问题的最优解。
一般分为如下四个部分:
这个问题是《算法导论》的动态规划的例题,我自己觉得这道题比较简单而且典型,所以就解释下这个题目:
Colonel汽车公司在有两条装配线的工厂里生成汽车。每一条装配线上有n个装配站,
两条生产线上相同位置的装配站功能相同,但所需时间不同,并且汽车底盘在两条
装配线间转移要花费一定的时间。如下图所示两条生产线。
首先我们知道每个阶段的最短时间,都包含了上一阶段的最短时间。
而比较简单的是,我们只有两种情况,一种是在装配线1上时间短,一种是在装配线2上时间短。
假如暴力搜索,贪心去算得话(也就是递归的办法)。时间复杂就是2^n,这个是不可接受的。
这个时候我们的办法是先从第一个问题开始,装配线1, 2上只有一个station。那么比较简单,一比较就好了。当有两个station的时候,就是从上一次比较的结果中(一个line 1最短,一个line 2最短)中继续加上当前station的值继续比较。
所以我们发现是每个当前的最优解,都包含了上一次的最优解。
代码就是我们从最开始,一直保存当前问题的最优解,然后去求的下一次的最优解。
//
// main.cpp
// DP_line
//
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// Copyright (c) 2015年 chen. All rights reserved.
//
#include <iostream>
using namespace std;
#define NUM 5
int main(){
int first[NUM];//到装备站1,i的最短路径长度
int second[NUM];//到装配站2,i的最短路径长度
int linef[NUM]; //从1进入的路径
int lines[NUM]; //从2进入的路径
int a[NUM]; //在装配站1,i 所需要呆的时间
int b[NUM]; //再装配站2,i 所需要呆的时间
int m[NUM]; //从装配站1,i-1 到装配站2,i的时间
int n[NUM]; //从装配站2,i-1 到装配站1,i的时间
int line[NUM]; //当前最短路经所经过的装配站
int f[NUM]; //当前最短路径长度
int ea,eb,xa,xb; // ea为进入装配站1时间,eb为进入2的时间,xa为出装配站1的时间,xb为出装配站2的
scanf("%d %d %d %d",&ea,&eb,&xa,&xb);
for(int i=0;i<NUM;++i)
{
scanf("%d %d", &a[i], &b[i]);
}
first[0] = ea + a[0];
second[0] = eb + b[0];
for(int i=0;i<NUM-1;++i)
{
scanf("%d %d", &m[i], &n[i]);
}
for(int i=1;i<NUM;++i)
{
if(first[i-1] + a[i] < second[i-1] + m[i-1] + a[i])
{
first[i] = first[i-1] + a[i];
linef[i] = 1;
}else{
first[i] = second[i-1] + m[i-1] + a[i];
linef[i] = 2;
}
if(second[i-1] + b[i] < first[i-1] + n[i-1] + b[i])
{
second[i] = second[i-1] + b[i];
lines[i] = 2;
}else
{
second[i] = first[i-1] + n[i-1] + b[i-1];
lines[i] = 1;
}
}
for(int i=0;i<NUM;++i)
{
if(first[i] + xa < second[i] + xb)
{
f[i] = first[i] + xa;
line[i] = 1;
}else{
f[i] = second[i] + xb;
line[i] = 2;
}
}
for(int i=0;i<NUM;++i)
{
printf("station %d\n",line[i]);
}
printf("Distince is %d\n",f[NUM-1]);
return 0;
}
这个代码比较简单,精华就是那个for循环了。
测试用例如下:
3 2 3 4
4 3
3 6
6 3
2 3
5 2
2 3
2 4
3 4
4 3
假如有任何建议,欢迎评论。互相学习。谢谢。
原文地址:http://blog.csdn.net/alps1992/article/details/45299273