算法基础期末考点总结十五——动态规划

动态规划是一种解决具有最优子结构问题的算法,它通过避免重复计算子问题来提升效率。本文主要聚焦于矩阵链乘法,这是一个典型的动态规划应用案例,用于寻找最小的乘法操作次数。此外,还提到了钢条切割、最长公共子序列和最优二叉搜索树问题,展示了动态规划在不同场景下的应用。重点讲解了矩阵链乘的优化技巧和计算规律,帮助读者掌握如何有效地求解此类问题。

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我对动态规划这一章的理解,例子太多了。就一章,包括了4个例子,但我觉得矩阵乘法是重点,而且大概率只会求那个数组,这个我通过做题已经掌握了规律,所以这一章我不会讲的太仔细,只会讲一讲数组。

动态规划

首先,动态规划处理的是什么问题?
具有最优子结构的问题。做出一个选择后,问题分解成若干子问题。
什么是动态规划算法的特点?
对每个子问题只求解一次。

钢条切割问题

在这里插入图片描述
r是最大化收益,p是价格
在这里插入图片描述
s是切割的位置

矩阵链乘

在这里插入图片描述
pi pi+1是第i+1个矩阵的规模。
m[i,j]是第i个矩阵乘到第j个矩阵最少的乘法次数
在这里插入图片描述
s是分割的位置,如m[1,6] = 3代表1到3和4到6各为一组

最长公共子序列

在这里插入图片描述
c[i,j]代表X序列的前i位和Y序列的前j位的最长公共子序列的长度
在这里插入图片描述
如果当前读到的两个字符相等,最大公共子序列长度加一,箭头指向斜上;否则,最长公共子序列是左边和上边最大的一个,箭头指向最大的方向。

最优二叉搜索树

对于一颗关键字为n的二叉搜索树,有2n+1种搜索结果。
在这里插入图片描述
k是匹配的结果,d是不匹配的结果。
我们定义e[i , j]代表包括ki,…kj,di-1,di,…dj的树的代价,我们要求的即是e[1,n]。

在这里插入图片描述

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特别的e[i,i] = pi+qi-1+qi。
在这里插入图片描述
e是总代价,w是辅助函数,root是根节点下标。

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