动态规划总结

Leetcode #44. Wildcard Matching 通配符匹配 解题报告 1 解题思想嗯,最近遇到要写Hard的频率偏高,而最近的重心也不再Leetcode上,心累。。Hard写起来都好麻烦。这道题好像之前也有几次,讲过类似的题目,也就是*能任意长度和字符匹配,?能匹配任意一个字符,现在需要验证给定的通配符是否能匹配输入的串这道题应该有很多做法,我的这个感觉只是一个比较一般的解法,这道题的测试量比较大,所以单纯的暴力搜索是AC不掉的,而我的做法,就是使用动态规划。不知道大 阅读详情

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前言

刷Leetcode有段时间了,作为初级菜鸟水平,遇到复杂点的算法几乎无从下手,最近做动态规划,总结了一些问题。。


一、动态规划是什么?

动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。

与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。**如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。**我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。

二、什么问题适用于动态规划

1.计数问题

  • 有多少种方式走到目的地
  • 有多少种组合使数组nums[]中三个数的和是零
  • 列出所有组合使数组nums[]中三个数的和是零

2.最大最小值问题

  • 打家劫舍,不连续打两家,使得到的财物最多。
  • 最长上升子序列长途

3.求存在性问题

  • 取石子游戏,先手是否必胜
  • 能不能选出K个数使和为零

三、求解动态规划的一般步骤

1. 确定状态

  • 最后一步
  • 转化子问题

2. 写出状态转移方程

3. 初始条件和边界情况

	因为动态规划是根据前面的结果计算现在的问题,那么必然有一个起始点,
	通常是dp[0],或者dp[0]和dp[1].

4. 计算顺序

	循环语句
动态规划 1. 什么是动态规划 从数学的视角来看,动态规划是一种运筹学方法,是在多轮决策过程中的最优方法。 那么,什么是多轮决策呢?其实多轮决策的每一轮都可以看作是一个子问题。从分治法的视角来看,每个子问题必须相互独立。但在多轮决策中,这个假设显然不成立。这也是动态规划方法产生的原因之一。 2. 最短路径问题 接下来看一个非常典型的例子,最短路径问题。如下图所示: 每个结点是一个位置,每条边是两个位置之间的距离。现在需要求解出一条由 A 到 G 的最短距离是多少。 不难发现,我们需要求解的路线是由 A 到 G,这就 阅读详情

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CSharpIsDog
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