算法【Java】—— 动态规划之斐波那契数列模型

动态规划

动态规划的思路一共有五个步骤:

  1. 状态表示:由经验和题目要求得出,这个确实有点抽象,下面的题目会带大家慢慢感受状态标识
  2. 状态转移方程
  3. 初始化:避免越界访问 dp 表,所以在进行填表之前我们要预先填写好一些数据。
  4. 填表顺序
  5. 返回值

动态规划的代码书写步骤:
建表,初始化,填表,返回值,最后中间可能由细节的处理

实战演练

第N个泰波那契数

在这里插入图片描述


解析:对于一维的数据我们的状态表示基本是题目要求什么状态表示就是什么,上面这个题目要求我们求出第N 个泰波那契数,那么我们的 dp 表就定义为 dp[i] 表示 第 i 个 泰波那契数。

状态转移方程:题目已经很贴心告诉我们 T(n + 3) = T(n) + T(n+1) + T(n+2),我们稍微转化一下:T(n) = T(n-3) + T(n-2) + T(n-1),即 dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]

初始化:我们在求 dp[0]、dp[1]、dp[2] 的时候是不能直接使用状态转移方程来求取的,否则就会发生数组越界,所以我们要在填表之前把着三个 dp 值给预设好,dp[0] = 0, dp[1] = dp[2] = 1

填表顺序:由于在初始化我们已经填好了前面三个数字:dp[0]、dp[1]、dp[2],所以我们从 i == 3 开始填表,从左向右这个顺序把 dp 表填满。

返回值:题目要求我们求 第N 个泰波那契数,正好我们的 dp 表的状态表示也是这个,所以直接返回 dp[n] .

细节处理:如果 n = 0 / 1 的时候,直接返回,不需要初始化和填表了,避免数组访问越界,举个例子:假设 n 等于 0,也就是说 dp 表其实就只有一个位置,但是你初始化要初始三个位置,数组妥妥越界访问。

class Solution {public int tribonacci(int n) {//建表int[] dp = new int[n + 1];//细节处理if(n == 0 || n == 1) return n;//初始化dp[0] = 0; dp[1] = 1; dp[2] = 1;//填表for(int i = 3; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3];}//返回值return dp[n];}
}

三步问题

在这里插入图片描述


解析:
状态表示:一维数组形式,我们通常以题目要求出来思考状态表示,如果这个状态表示不能推导出状态转移方程那就再换别的状态表示,这里我们直接定义状态表示为 dp[i] 表示上到第 i 个台阶一共有多少中方式。

状态转移方程:上到 第 i 个台阶有多少种方式 等于上到第 i - 1 个台阶需要多少种方式 + 上到第 i - 2 个台阶需要多少种方式 + 上到第 i - 3 个台阶需要多少种方式,为什么是三种台阶方式相加,回到题目,一次可以跨一步 / 两步 / 三步。

初始化,我们需要将 dp[1] = 1, dp[2] = 2,dp[3] = 4,设置好,同样这里也有细节要处理,如果 n == 1 或者 n == 2 直接返回即可。

填表顺序:从 i == 4 开始填,从左到右

返回值:直接返回 dp[n]

这道题还有一个小细节,就是结果可能很大,我们需要将结果 取模 1000000007,在每次进行加法的时候都去取模即可。

class Solution {public int waysToStep(int n) {//建表int[] dp = new int [n+1];//细节处理if(n == 1 || n == 2) return n;//初始化dp[1] = 1; dp[2] = 2; dp[3] = 4;//填表for(int i = 4; i <= n; i++) {dp[i] = ((dp[i-1] + dp[i-2]) % 1000000007 + dp[i-3]) % 1000000007;}//返回值return dp[n]; }
}

使用最小花费爬楼梯

在这里插入图片描述


解析:
状态表示:这里还是一个一维形式的数组,我们定义 dp[i] 表示达到 第 i 个台阶所需要的最小花费。

状态转移方程:由于每次可以走一个或者两个台阶,所以我们要推导出 dp[i] ,就要知道 dp[i-1] + cost[i-1] 和 dp[i-2] + cost[i-2] 的最小花费是什么。这个为什么要加上 cost[i-1] / cost[i-2] ? 因为 dp[i] 表示达到 i 台阶需要的最小花费,你如果从 i 台阶往上走就需要先支付 i 台阶的费用也就是 cost[i]。

初始化:dp[1] = 0,dp[2] = 0,由于Java创建数组的时候默认值就是 0,所以可以不进行初始化了,但是细节还是要处理的,如果 n == 0 || n == 1 直接返回 n。

填表顺序:从 i == 2 开始从左往右填

返回值:dp[n]

class Solution {public int minCostClimbingStairs(int[] cost) {//建表int n = cost.length;int[] dp = new int[n+1];//细节处理if(n == 0 || n == 1) return n;//填表for(int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = Math.min(dp[i-1] + cost[i-1], dp[i-2] + cost[i-2]);}return dp[n];}
}

解码方式

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


解析:
状态表示:到达第 i 个字符的时候一共有多少种编码。

状态转移方程:首先我们先进行单字符解码,如果一个字符的数值不等于 0 的时候,是可以单独解码的,这时候 dp[i] += dp[i-1],把前一个字符有多少种解码方式加起来。
然后就是和前一个字符看是否能共同解码,首先要求前一个字符不能为 0, 其次两个字符组成的数字要小于等于 26,如果都满足,说明可以和前一个字符进行合并解码,dp[i] += dp[i-2],把前前一个字符的解码方式相加起来。

初始化:先处理前两个字符的 dp 值,并且有一个细节,如果 字符串长度为 1, 是不能进行第二个字符的解码的,需要直接返回。

填表顺序:从 i == 2 开始从左往右填写。

返回值:dp[n-1]

还有一个细节:如果一个dp 值为 0 的时候,不需要进行后面的填表操作,此时已经无法对字符串进行解码了,直接返回 0 即可。

class Solution {public int numDecodings(String ss) {//建表int n = ss.length();int[] dp = new int [n];char[] s = ss.toCharArray();//细节处理与初始化if(s[0] - '0' != 0) {dp[0] = 1;} else {dp[0] = 0;}if(n == 1 || dp[0] == 0) {return dp[0];}//处理第二个字符if(s[1] - '0' != 0) dp[1]++;if(s[0] - '0' != 0 && (s[0] - '0') * 10 + (s[1] - '0') <= 26) dp[1]++;//填表for(int i = 2; i < n; i++) {if(s[i] - '0' != 0) dp[i] += dp[i-1];if(s[i-1] - '0' != 0 && 10 * (s[i-1] - '0') + (s[i] - '0') <= 26) dp[i] += dp[i-2];if(dp[i] == 0) return 0;}return dp[n-1];}
}

小结

面对一维形式的数据的时候,一般我们的状态表示直接从题目要求中获取。
在初始化之前一定要注意没有细节需要处理。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/59335.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SpringBoot学生请假系统:从零到一的构建过程

2相关技术 2.1 MYSQL数据库 MySQL是一个真正的多用户、多线程SQL数据库服务器。 是基于SQL的客户/服务器模式的关系数据库管理系统&#xff0c;它的有点有有功能强大、使用简单、管理方便、安全可靠性高、运行速度快、多线程、跨平台性、完全网络化、稳定性等&#xff0c;非常…

json-server的使用(根据json数据一键生成接口)

一.使用目的 在前端开发初期&#xff0c;后端 API 可能还未完成&#xff0c;json-server 可以快速创建模拟的 RESTful API&#xff0c;帮助前端开发者进行开发和测试。 二.安装 npm install json-server //局部安装npm i json-server -g //全局安装 三.使用教程 1.准备一…

【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型

一、介绍 车辆车型识别&#xff0c;使用Python作为主要编程语言&#xff0c;通过收集多种车辆车型图像数据集&#xff0c;然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型&#xff0c;并对数据集进行训练&#xff0c;最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操…

【Redis】浅析Redis大Key

目录 1、什么是Redis大Key 2、大 Key 是怎么产生的 3、大 Key 导致的问题 4、如何快速找到 Redis 大 Key 5、大 Key 优化策略 6、总结 我们在使用 Redis 的过程中&#xff0c;如果未能及时发现并处理 Big keys&#xff08;下文称为“大Key”&#xff09;&#xff0c;可能…

Rocky DEM tutorial3_Vibrating Screen_振荡筛

tutorial3_Vibrating Screen_振荡筛 文章目录 tutorial3_Vibrating Screen_振荡筛0. 目的1. 模型介绍2. 模型设置2.1 Physics设置2.2 导入几何2.3 创建一个进口的几何面2.4 定义运动 Motion frame2.5 材料设置&#xff0c;保持默认即可2.6 设置材料间的相互作用 materials inte…

小林渗透入门:burpsuite+proxifier抓取小程序流量

目录 前提&#xff1a; 代理&#xff1a; proxifier&#xff1a; 步骤&#xff1a; bp证书安装 bp设置代理端口&#xff1a; proxifier设置规则&#xff1a; proxifier应用规则&#xff1a; 结果&#xff1a; 前提&#xff1a; 在介绍这两个工具具体实现方法之前&#xff0…

阿里云-防火墙设置不当导致ssh无法连接

今天学网络编程的时候&#xff0c;看见有陌生ip连接&#xff0c;所以打开了防火墙禁止除本机之外的其他ip连接&#xff1a; 但是当我再次用ssh的时候&#xff0c;连不上了才发现大事不妙。 折腾了半天&#xff0c;发现阿里云上可以在线向服务器发送命令&#xff0c;所以赶紧把2…

深度学习基础(2024-11-02更新到图像尺寸变换 与 裁剪)

1. 名词解释 FFN FFN &#xff1a; Feedforward Neural Network&#xff0c;前馈神经网络馈神经网络是一种基本的神经网络架构&#xff0c;也称为多层感知器&#xff08;Multilayer Perceptron&#xff0c;MLP&#xff09;FFN 一般主要是包括多个全连接层(FC)的网络&#xff…

【初阶数据结构篇】链式结构二叉树(二叉链)的实现(感受递归暴力美学)

文章目录 须知 &#x1f4ac; 欢迎讨论&#xff1a;如果你在学习过程中有任何问题或想法&#xff0c;欢迎在评论区留言&#xff0c;我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力&#xff01; &#x1f44d; 点赞、收藏与分享&#xff1a;觉得这篇文章对你有帮助吗&#xff1…

2024年第六届全球校园人工智能算法精英大赛——【算法挑战赛】钢材表面缺陷检测与分割 比赛复盘

引言 钢材表面缺陷检测在钢铁生产中是确保质量的关键环节&#xff0c;传统的人工检测方式难以满足大 规模工业生产的需求。近年来&#xff0c;基于深度学习的缺陷检测方法因其高效性和准确性受到广泛关 注。然而&#xff0c;现有的深度学习模型如U-Net虽具备较好的分割性能&am…

【网络】自定义协议——序列化和反序列化

> 作者&#xff1a;დ旧言~ > 座右铭&#xff1a;松树千年终是朽&#xff0c;槿花一日自为荣。 > 目标&#xff1a;了解什么是序列化和分序列&#xff0c;并且自己能手撕网络版的计算器。 > 毒鸡汤&#xff1a;有些事情&#xff0c;总是不明白&#xff0c;所以我不…

Darknet 连接教程

本篇文章仅供学习&#xff0c;严禁用于非法用途。 1&#xff0c;前言&#xff1a; 首先明确一点&#xff0c;Darknet真没那么神奇&#xff0c;虽然有些技术文章的确很有水平&#xff0c;对于前端学习&#xff0c;软件开发以及PHP和一些服务器端维护都有许多文章&#xff0c;但…

Windows密码的网络认证---基于挑战响应认证的NTLM协议

一&#xff0c;网络认证NTLM协议简介 在平时的测试中&#xff0c;经常会碰到处于工作组的计算机&#xff0c;处于工作组的计算机之间是无法建立一个可信的信托机构的&#xff0c;只能是点对点进行信息的传输。 举个例子就是&#xff0c;主机A想要访问主机B上的资源&#xff0c;…

北斗有源终端|智能5G单北斗终端|单兵|单北斗|手持机

在当今科技日新月异的时代&#xff0c;智能设备的创新与升级速度令人目不暇接。其中&#xff0c;智能5G终端作为连接数字世界的桥梁&#xff0c;正逐步渗透到我们生活的方方面面。今天&#xff0c;让我们聚焦于一款集尖端科技与实用功能于一身的智能5G设备——QM-L5智能5G单北斗…

如何对数据库的表字段加密解密处理?

对于表格数据的加密处理&#xff0c;通常涉及到对数据库中存储的数据进行加密&#xff0c;以保护敏感信息。 Java示例&#xff08;使用AES算法加密数据库表数据&#xff09; 首先&#xff0c;你需要一个数据库连接&#xff0c;这里假设你使用的是JDBC连接MySQL数据库。以下是…

【AI+教育】一些记录@2024.11.04

一、尝新 今天尝试了使用九章随时问&#xff0c;起因是看到快刀青衣的AI产品好用榜&#xff0c;里面这么介绍九章随时问&#xff1a;「它不是像其他产品那样&#xff0c;直接给你出答案。而是跟你语音对话&#xff0c;你会感觉更像是有一位老师坐在你的旁边&#xff0c;一步步…

DNS域名解析实验

准备工作 [rootlocalhost ~]# setenforce 0 [rootlocalhost ~]# systemctl stop firewalld [rootlocalhost ~]# mount /dev/sr0 /mnt [rootlocalhost ~]# dnf install bind -y DNS正向解析&#xff1a; 对主配置文件进行修改 [rootlocalhost ~]# vim /etc/named.conf 正向解析…

Jmeter参数化的4种方法 你get了吗?

1. 用Jmeter中的函数获取参数值 __Random&#xff0c;__threadNum&#xff0c;__CSVRead&#xff0c;__StringFromFile&#xff0c;具体调用方法如下&#xff1a; KaTeX parse error: Expected group after _ at position 2: {_̲_Random(,,)}&#xff0c;&#xff0c;KaTeX p…

C语言 运算符

时间&#xff1a;2024.11.4 一、学习内容 1、算数运算符&#xff08;加、减、乘、除法和取余&#xff09; 通用细节&#xff1a; 1.整数计算&#xff0c;结果一定是一个整数 2.小数计算&#xff0c;结果一定是一个小数 3.整数和小数计算&#xff0c;结果一定是一…

贝叶斯+PINN!双重热点buff叠加,轻松斩获Nature子刊!

PINN一直以来都是顶会顶刊上的大热方向&#xff0c;相关研究量多且质量高。最近&#xff0c;有关“贝叶斯PINN”的研究取得了不少突破&#xff0c;多项成果被Neurips、Nature子刊等录用。 事实上&#xff0c;这个结合方向的研究热度正逐渐上升&#xff0c;因为其在提高泛化能力…