【c++】动态规划教程

本文介绍了动态规划的基本概念、判断问题适用性条件(子问题、最优子结构和无后效性),并以数字金字塔问题为例演示如何使用动态规划求解。讲解了动态规划的不同类型及其在实际问题中的应用。

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今天来教课

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动态规划是什么(理论部分)?

动态规划,缩写是DP,简称动规,动态规划是将原问题化为简单的子问题(很多算法都是这样,大问题化小问题,递归就是这样),并且每个子问题只求解一次

判断一道题能不能用动规写,要满足以下三个条件:

1、能将问题化成子问题

2、问题符合最优子结构性质(整体最优=若干个局部最优)

3、满足无后效性(某种状态确定后,此后过程中演变与之前无关,简单来说,以前和未来无关,我以前做选择题选a,和未来我选其他选择题选b无关)

满足以上三点就能用动规写这道题

好吧,这种理论的东西我相信不会有人看懂的,我们结合题目来讲一讲↓↓↓

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动态规划怎么写(讲题)?

数字三角形_ptyz306的博客-优快云博客

题目描述

观察下面的数字金字塔。 写一个程序来查找从最高点到底部任意处结束的路径,使路径经过数字的和最大。每一步可以走到下方的点也可以到达右下方的点。

7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5

在上面的样例中,从 7→3→8→7→5 的路径产生了最大

输入格式

第一个行一个正整数 r ,表示行的数目。 后面每行为这个数字金字塔特定行包含的整数。

输出格式

单独的一行,包含那个可能得到的最大的和。

样例数据

样例输入#1

5
7
3 8
8 1 0
2 7 4 4
4 5 2 6 5 

样例输出#1

30

数据范围

对于 100% 的数据,1≤r≤1000,所有输入在 [0,100] 范围内。

请读者把题解看了,谢谢!

总结一下,这道题的思路就是建一个数组,f[i][j]就表示从起点到i行j列能得到的最大数字,我们从第一行开始,我们找一个数的上面的那个数和左上角的那个数,我们把f[i][j]加上两个数中更大的那个数,最后在最后一行里遍历找到最大的数就好了

总之呢,这道题就属于动态规划,我们慢慢来理解一下

理解:

1、能将问题化成子问题

我们看,是不是能把原问题分解成子问题?可以啊,不就是化成更小的问题嘛,很简单的

那这道题的子问题是什么?就是我们从起点到(1,1)、(2,1)、(2,2)……这些位置的最大和是多少嘛。其实这一条是很好理解的,跟递归差不多嘛

2、问题符合最优子结构性质(整体最优=若干个局部最优)

我们求f[i][j]的时候,我们是不是要知道f[i-1][j]和f[i-1][j-1]是多少?(我们要求上面和左上角两个数中的最大值)

我们求出最终答案前,要先求出从起点到起点最多能得到的最大和是多少,然后要知道从起点到(2,1)的最大和是多少(求到(2,1)也要知道从起点到起点要多少)我们求出最终答案,是不是要先求出子问题(更小的问题)的答案?我们是不是要根据这些子问题的答案算出最终答案?

这一条也和递归差不多吧?

3、满足无后效性(某种状态确定后,此后过程中演变与之前无关,简单来说,以前和未来无关,我以前做选择题选a,和未来我选其他选择题选b无关)

我们思考一下,我们计算f[3][3]的时候,会导致未来我们计算f[5][5]的时候,结果发生变化吗?

当然不会,如果我们计算f[3][3]没有算错,是不会让f[5][5]的结果发生改变的

我再讲一下,我们计算f[3][3]时,是不是相当于做了一个选择?选择加上上面的数字还是左上角的数字,当我们选好之后,我们计算f[5][5],f[5][5]的结果会改变吗?当然不会,你都选好了

这就是满足无后效性

总之呢,动态规划,就是用一个数组存储每个子问题的结果,再通过这些子问题的结果,推出最终的答案(跟递归差不多吧)

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动态规划的类型:

1、序列型动态规划

2、棋盘型动态规划

3、区间型动态规划

4、划分型动态规划

5、背包型动态规划

6、状态压缩型动态规划

7、环型动态规划

8、树型动态规划

动规有很多种类型,有一些我都不会,这里我就不详细说每个类型都是什么了,你以后遇到就知道了反正知道类型也没用,不会写的还是不会写

你要是哪里没听懂,可以到评论区问,或者看我的这篇文章:论怎么用chatGPT帮你写代码_ptyz306的博客-优快云博客

话说真的会有人到评论区问吗,我现在的评论区都是优快云-Ada助手在讲话

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