简单的dp问题

本文介绍了一道编程题,涉及使用动态规划方法解决下楼梯问题,给定台阶总数N,计算小明有几种走法。代码展示了如何通过递推求解dp数组并输出结果。

# [GESP样题 六级] 下楼梯

## 题目描述

顽皮的小明发现,下楼梯时每步可以走 $1$ 个台阶、$2$ 个台阶或 $3$ 个台阶。现在一共有 $N$ 个台阶,你能帮小明算算有多少种方案吗?

## 输入格式

输入一行,包含一个整数 $N$。

## 输出格式

输出一行一个整数表示答案。

## 样例 #1

### 样例输入 #1

```
4
```

### 样例输出 #1

```
7
```

## 样例 #2

### 样例输入 #2

```
10
```

### 样例输出 #2

```
274
```

## 提示

对全部的测试点,保证 $1 \leq N \leq 60$。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n;
	cin>>n;
	long long dp[100];
	dp[1]=1;
	dp[2]=2;
	dp[3]=4;
	for(int i=4;i<=n;i++){
		dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3];
	}
	cout<<dp[n]<<endl;
	return 0;
}

简单的dp问题,递推解决。

### 动态规划算法概述 动态规划是一种通过将复杂问题分解为简单问题来解决问题的方法[^1]。这种方法的核心在于避免重复计算相同的子问题,从而显著提高效率。它适用于具有重叠子结构和最优子结构性质的问题。 #### 动态规划的基本特性 动态规划主要依赖于两个重要性质: - **最优子结构**:一个问题的最优解可以通过其子问题的最优解构建而成。这意味着如果每个子问题都已达到最优,则整体解决方案也必然是最优的[^3]。 - **重叠子问题**:在求解过程中,许多子问题会被多次调用。为了避免冗余计算,动态规划会将这些子问题的结果存储下来供后续使用。 #### MATLAB 实现动态规划 MATLAB 是一种强大的工具,可用于实现动态规划算法。由于动态规划涉及大量的状态转移方程以及中间结果的存储,因此 MATLAB 的矩阵运算能力非常适合处理这些问题[^2]。例如,在解决背包问题或其他资源分配问题时,可以利用二维组保存不同状态下所对应的最大价值或最小代价。 以下是基于 MATLAB 编写的经典斐波那契动态规划版本: ```matlab function fib = fibonacci_dp(n) % 初始化 dp 组 if n == 0 || n == 1 fib = n; return; end dp = zeros(1, n+1); dp(1) = 0; dp(2) = 1; for i = 3:n+1 dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2); % 状态转移方程 end fib = dp(end); end ``` 此函展示了如何通过记录先前的状态值减少不必要的递归操作,进而提升性能。 #### 资源分配问题的空间优化方案 针对一些特定类型的动态规划问题(如资源分配),虽然传统方法能够提供精确解答,但可能会消耗过多内存空间。为了缓解这一情况,可采用滚动组技巧降低空间需求。比如当仅需保留最近两层据即可完成当前层更新时,可以用一维组代替完整的二维表。 考虑如下简化版代码片段展示了一种节省空间的方式: ```python def resource_allocation(m, resources): prev = [0] * (resources + 1) for _ in range(m): # 遍历 m 个车间 curr = [0] * (resources + 1) for j in range(resources + 1): max_val = 0 for k in range(j + 1): # 尝试不同的分配方式 val = some_function(k) + prev[j - k] if val > max_val: max_val = val curr[j] = max_val prev = curr[:] # 更新到下一轮循环使用的上一层结果 return prev[-1] ``` 上述 Python 函实现了对多个车间进行有限资源的最佳配置逻辑,并采用了滚动组机制减少了额外开销。
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