动态规划基本思路:正向思考,逆向计算,推出状态转移方程;
解题方法:1.根据题目定义一个数组,并明确数组的含义。
2.根据题目找出数组各个元素间的关系,并写出表达式
3.根据题干求出表达式表达范围之外的初始值
补充:二维数组的dp问题:
例子:有一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为“Start” )。
机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角(在下图中标记为“Finish”)。
问总共有多少条不同的路径?
思路:根据机器人只能向下或向右走,因此构建一个二维数组a[m][n],机器人起点为(1,1),其中a[i][j]只能由a[i-1][j]或者a[i][j-1]到达.
因此可以得到状态转移方程,之后再考虑边上的特殊情况,因为边上只能有一种到达方式,因此到达对应点的方式只有一种,初始值全部设为一,其余点都设为0,然后通过循环计算得到a[m][n]的值即为路径总数。
优化方法:因为在计算第i行时,我们只会用到i-1行的数据,所以可以只构建一个一维数组保存前一行的值即可,后续计算中逐个覆盖即可。
例题:
给定一个非负整数 numRows,生成「杨辉三角」的前 numRows 行。
在「杨辉三角」中,每个数是它左上方和右上方的数的和。

示例 1:
输入: numRows = 5 输出: [[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]
示例 2:
输入: numRows = 1 输出: [[1]]
代码:#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[30][30];
int main(){
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
a[i][1]=1;
a[i][i]=1;
}
for(int i=3;i<=n;i++){
for(int j=i-1;j>1;j--){
a[i][j]=a[i-1][j-1]+a[i-1][j];
}
}
cout<<'[';
if(n==1){
printf("[%d]",a[1][1]);
cout<<']';
return 0;
}
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=i;j++){
if(i==1&&j==1) printf("[%d],",a[i][j]);
else if(i!=1&&j==1) printf("[%d",a[i][j]);
else if(i!=1&&i!=n&&j==i) printf(",%d],",a[i][j]);
else if(i==n&&j==i) printf(",%d]",a[i][j]);
else printf(",%d",a[i][j]);
}
}
cout<<']';
return 0;
}
第二题:
给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。
每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 + 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i ,那么下一步可以移动到下一行的下标 i 或 i + 1 。
2 3 4 6 5 7 4 1 8 3 自顶向下的最小路径和为 11(即,2 + 3 + 5 + 1 = 11)。
代码:#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n,a[1005][1005];
int main(){
cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=i;j++){
cin>>a[i][j];
}
}
for(int i=n-1;i>=1;i--){
for(int j=1;j<=i;j++){
a[i][j]+=min(a[i+1][j],a[i+1][j+1]);
}
}
cout<<a[1][1];
return 0;
}
思路:从倒数第二行开始,用这一行与最后一行向临的两个数求出最小值,然后一次向上计算,最后第一行第一列的数据即为最小值。
本文介绍了动态规划的基本思路,包括正向思考和逆向计算,通过实例说明如何建立状态转移方程,如机器人路径问题和杨辉三角的生成,以及如何解决最小路径和问题。还提到优化方法,如使用一维数组存储前一行的值来降低空间复杂度。
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