简单记忆化搜索

本文介绍了一个关于寻找地图上从左上角出发的最大路径和的问题,并提供了一种使用深度优先搜索(DFS)结合动态规划(DP)的解决方案。通过递归地探索所有可能的路径并记录最大值来解决这个问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:hdu1078

题意:给你一个n*n的地图,从左上角那个点出发,每次从左上角出发,最多走k步,而且每次走到的点必须比上一步的数大,求最大的和。

解答:dp[x][y]表示从坐标为(x,y)的地方出发,最多达到的值。每次记录每种走法中的最大值。

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cstring>
int n,k;
using namespace std;
const int MAXN = 100 + 10;
int a[MAXN][MAXN];
int ans;
int dir[4][2] = {-1,0,0,1,1,0,0,-1};
int dp[MAXN][MAXN];
int dfs(int x,int y)
{
    if(dp[x][y] > 0)
        return dp[x][y];
    int Max = 0;
    for(int i = 1;i <= k;i++)
    {
        for(int j = 0;j < 4;j++)
        {
            int tx = x + i * dir[j][0];
            int ty = y + i * dir[j][1];
            if(tx >= 1 && tx <= n && ty >= 1 && ty <= n && a[tx][ty] > a[x][y])
            {
                int tmp = dfs(tx,ty);
                Max = max(Max,tmp);
            }
        }
     }
     dp[x][y] = Max + a[x][y];
     return dp[x][y];
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp))
        if(n == -1 && k == -1)
            break;
        for(int i = 1;i <= n;i++)
            for(int j = 1;j <= n;j++)
                scanf("%d",&a[i][j]);
        dfs(1,1);
        printf("%d\n",dp[1][1]);
    }
    return 0;
}



<think>好的,我现在需要回答用户关于如何在C++中实现记忆化搜索的问题。首先,我得回忆一下记忆化搜索的基本概念。记忆化搜索通常是动态规划中的一种优化技术,通过缓存已经计算过的结果来避免重复计算,提高效率。用户可能希望了解具体的实现方法,包括数据结构的选择和代码示例。 接下来,我应该考虑C++中常用的数据结构。哈希表(如std::unordered_map)或者数组都可以用来存储中间结果。对于递归问题,通常会在递归函数内部加入缓存检查。例如,斐波那契数列就是一个经典例子,直接递归会有大量重复计算,使用记忆化后可以显著优化。 然后,我需要确定如何构建一个示例。斐波那契数列的实现比较简单,容易理解。同时,还需要提到更复杂的情况,比如多维情况下的缓存键设计,可能需要使用元组或者结构体作为键。此外,还应该提到尾递归优化和迭代方法作为替代方案,以及记忆化的适用场景和潜在问题,比如栈溢出或缓存空间的管理。 还需要注意代码的正确性和可读性。例如,在递归函数中,先检查缓存中是否存在结果,存在则直接返回,否则进行计算并存储结果。同时,引用用户提供的参考资料中的相关部分,比如STL中的容器和算法,可能增强回答的可靠性。例如,引用[1]提到std::find的使用,虽然不直接相关,但可以展示STL容器在缓存中的应用。 最后,生成相关问题时要围绕记忆化搜索的扩展,比如与动态规划的区别、性能优化、处理多参数的方法等,帮助用户进一步学习。</think>### 如何在C++中实现记忆化搜索记忆化搜索(Memoization)是一种通过缓存子问题结果来优化递归算法的技术,常用于动态规划和递归问题。以下是实现步骤和示例: --- #### 1. **选择缓存数据结构** - **简单场景**:使用`std::unordered_map`或`std::map`存储参数与结果的映射。 - **高效场景**:若参数范围明确,可用数组(如`std::vector`)直接索引。 --- #### 2. **递归函数中的缓存逻辑** 在递归函数中添加以下步骤: 1. **检查缓存**:若当前参数已计算过,直接返回缓存值。 2. **计算并存储**:若未计算,执行递归逻辑,将结果存入缓存。 --- #### 3. **示例:斐波那契数列** ```cpp #include <iostream> #include <unordered_map> std::unordered_map<int, int> memo; // 缓存表 int fibonacci(int n) { if (n <= 1) return n; if (memo.find(n) != memo.end()) return memo[n]; // 检查缓存 int result = fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2); memo[n] = result; // 存储结果 return result; } int main() { std::cout << fibonacci(10); // 输出55 return 0; } ``` --- #### 4. **多维参数的缓存键设计** 若函数有多个参数,需组合成唯一键: - **使用元组**:`std::tuple`作为键(需为元组定义哈希函数)。 - **手动编码**:将参数拼接为字符串或唯一数值。 --- #### 5. **优化建议** - **尾递归优化**:减少栈溢出风险。 - **迭代替代递归**:用循环实现动态规划。 - **限制缓存大小**:避免内存溢出(如LRU缓存策略)[^3]。 --- #### 适用场景 - 重复子问题较多的问题(如斐波那契、背包问题)。 - 递归深度可控的算法。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值