动态规划(C语言)

本文介绍了动态规划的概念,以斐波那契数列为起点,解释了递归算法的时间复杂度问题,并展示了如何通过动态规划避免重复计算。接着,通过01背包问题、最长上升子序列和数字三角形三个实例深入讲解动态规划的解决步骤和思想。最后,提到了一个类似数字三角形的跳跃问题,进一步巩固动态规划的应用。

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一、入门

 以斐波那契数列为例,它的第一项为1,第二项为1,从第三项开始,每一项的值都是前面两项的和。让我们求第n项的是多少。对于这个问题,我们从最开始的递归思想来看。

int fib(int n)
{
	if (n == 1 || n == 2) return 1;
	return fib(n - 1) + fib(n - 2);
}

这个递归的时间复杂度是O(2^n),随着n的增大,呈指数级别增长。递归的时间复杂度之所以高,是因为它涉及了很多重复性计算。比如在计算fib(5)的时候,fib(5) = fib(4) + fib(3)。接下来计算fib(4),fib(4) = fib(3) + fib(2)。fib(4)计算完后就会再计算fib(3)。然而我们之前在计算fib(4)的时候已经算出fib(3)了。fib(3)被重复计算了两次。当n很大的时候。重复计算的工作就越来越多。

为了避免重复计算,我们可以在计算的过程中将已经计算过的值保存下来,等到再一次遇到的时候就可以直接使用。开一个dp[]数组,dp[i]存储fib(i)的值。dp[i] = 0表示还没有计算过

int dp[20];
int fib(int n)
{
	if (n == 1 || n == 2) return 1;
	if (dp[n]) return dp[n];//计算过,直接返回dp[n]
	return dp[n] = fib(n - 1) + fib (n - 2);
}

使用数组储存状态是动态规划必备的要素。

动态规划问题解决的基本思想:

1、根绝问题所求的那一项和变量的个数,确定是一维数组&#

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