函数
Description
计算ackerman函数值:

Input
第一行为两个数,即M和N,其中0<=M<=3,0<=N<=11。
Output
输出ack(m,n)的值。
Sample Input
0 1
Sample Output
2
思路
由于数据量较小(0<=M<=3,0<=N<=11),直接递归可能不会超时,上交后果然是可以过的。
考虑记忆化搜索进行优化,利用数组对值进行储存,后面的值直接调用前面即可。
记忆化搜索:算法上依然是搜索的流程,但是搜索到的一些解用动态规划的那种思想和模式作一些保存。
一般说来,动态规划总要遍历所有的状态,而搜索可以排除一些无效状态。
更重要的是搜索还可以剪枝,可能剪去大量不必要的状态,因此在空间开销上往往比动态规划要低很多。
记忆化算法在求解的时候还是按着自顶向下的顺序,但是每求解一个状态,就将它的解保存下来,
以后再次遇到这个状态的时候,就不必重新求解了。
这种方法综合了搜索和动态规划两方面的优点,因而还是很有实用价值的。
代码示例
代码示例
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int f[4][100000];
int ack(int m,int n)
{
if(f[m][n]!=-1) return f[m][n];//有记录
if(m==0) return f[m][n]=n+1;
if(n==0) return f[m][n]=ack(m-1,1);
return f[m][n]=ack(m-1,ack(m,n-1));
}
int main()
{
int m,n;
cin>>m>>n;
memset(f,-1,sizeof(f));//没有记录的内存用-1覆盖
cout<<ack(m,n)<<endl;
return 0;
}