[动态规划]---part1

前言

作者:小蜗牛向前冲

专栏小蜗牛算法之路

 专栏介绍"蜗牛之道,攀登大厂高峰,让我们携手学习算法。在这个专栏中,将涵盖动态规划、贪心算法、回溯等高阶技巧,不定期为你奉上基础数据结构的精彩算法之旅。一同努力,追逐技术的星辰大海。"

 

目录

 一、什么是动态规划

1、什么是动态规划

2、动态规划的学习

二、动态规划刷题

1、第 N 个泰波那契数

a、解题思路:

b、代码 

2、   面试题 08.01. 三步问题

 a、解题思路:

b、代码

3 、746. 使用最小花费爬楼梯

a、解题思路 

b、代码

  4、解码方法

a、解题思路 

b、代码

c、代码优化 

 5、不同路径(medium)

a、解题思路 

b、代码


本期我们将探讨动态规划,并提供5道经典动态规划问题,难度由浅入深。

 一、什么是动态规划

1、什么是动态规划

在学习算法的过程中,我们往往会遇到一些算法题是要用动态规划来解决。

但是做为小白的我们哪里知道动态规划是什么?

从概念上说

动态规划(Dynamic Programming)是一种解决复杂问题的算法设计技术。它通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题通过将问题分解为更小的子问题,并利用子问题的解来构建原始问题的解。

看完概念我们知道什么是动态规划,求重叠类子问题的 一般会用到动态规划的思路。

那我们如何求学习动态规划

2、动态规划的学习

对于算法类题目,在我们掌握算法的基本原理后,就是进行大量刷题,进经验的总结。

求解动态规划的五步骤:


1、状态表示


 在求解过程中,我们往往要创建dp表(其实就是数组),状态表示就是我们要找出dp表中值的含义是什么。

状态表 怎么来?

  • 根据题目要求
  • 经验+题目要求
  • 分析题目的过程中,发现重复子问题

 2、状态转移方程


 简单说是和dp[i]有关的一个方程


 3、初始化


保证在填写dp表的时候不越界


4、填写顺序 


 根据前面的计算得来,可以从前往后,也可以从后往前


 5、返回值

根据题目要求+状态表示

 讲完了解题步骤,下面就进行刷题训练。

特别提醒:后面博客会带领大家由易到难进行刷题,每期都为五题。

二、动态规划刷题

1、第 N 个泰波那契数

泰波那契序列 Tn 定义如下: 

T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2

给你整数 n,请返回第 n 个泰波那契数 Tn 的值。

示例 1:

输入:n = 4
输出:4
解释:
T_3 = 0 + 1 + 1 = 2
T_4 = 1 + 1 + 2 = 4

示例 2:

输入:n = 25
输出:1389537

提示:

  • 0 <= n <= 37
  • 答案保证是一个 32 位整数,即 answer <= 2^31 - 1

a、解题思路:

1、题目中的状态表示是什么?

 dp[i] 表⽰:第 i 个泰波那契数的值。

2、状态转移方程

由题目意很很容易知道是T(n) = T(n-1)+T(n-2)+T(n-3)

3、初始化dp表

为了防止数组越界我们只需要初始化:

dp[0]=0;

dp[1]=1;

dp[2]=1;

4、 填表顺序

由状态方程+题意知道从左往右填写到N

5、返回值

根据题目要求和dp[i]就为dp[n]

b、代码 

class Solution {
public:int tribonacci(int n) {//动态规划//1.创建dp表//2.初始化表//3.填表//4.返回值//处理边界情况if(n==0)return 0;if(n==1||n==2)return 1;//1、创建dp表vector<int> dp(n+1);//2、初始化表dp[0]=0,dp[1]=1,dp[2]=1;//3、填表for(int i = 3;i<=n;i++){dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3];}//4、返回return dp[n];}
};

Leetcode 测试结果: 

2、   面试题 08.01. 三步问题

三步问题。有个小孩正在上楼梯,楼梯有n阶台阶,小孩一次可以上1阶、2阶或3阶。实现一种方法,计算小孩有多少种上楼梯的方式。结果可能很大,你需要对结果模1000000007。

示例1:

 输入:n = 3 
 输出:4
 说明: 有四种走法

示例2:

 输入:n = 5
 输出:13

提示:

  1. n范围在[1, 1000000]之间

 a、解题思路:

从0位置开始跳,下面我们来思考一下题意:

 ----->(表示跳台阶)

n=1时候

从0----->1 

走法为1


n=2时候

从0----->2

或者说我们让1----->2因为从 0----->1的走法我们已经考虑过了

走法为2


n=3时候

从0----->3或者说

我们让1----->3因为从 0----->1的走法我们已经考虑过了走法为1

也可以2----->3因为从 0----->2的走法我们已经考虑过了走法为2

走法为1+1+2=4


n=4时候

不管怎么说先走到1,在从1----->4走法为1

不管怎么说先走到2,在从2----->4走法为2

不管怎么说先走到3,在从3----->4走法为4

总共走法:1+2+4=7

大家这里是不是已经思路清晰起来了 

1、转态表示

以i位置为结尾,正好是到达第N个台阶,所以我们认为:

dp[i]表示:到达i位置时,一共有多少方法。

 2、状态转移方程

以i位置的状态,最近进的一步进行划分

从(i-1)--->i   dp[i-1]种走法

从(i-2)--->i   dp[i-2]种走法

从(i-3)--->i   dp[i-3]种走法

所以状态方程为:dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3] ;

3、初始化

这里我们注意我们用不到i==0,因为0台阶的研究没有意义。

  dp[1] = 1, dp[2] = 2, dp[3] = 4;

4、 填表顺序

根据前面的推断肯定是从左往右。

5、返回值

根据题目要求和dp[i]就为dp[n]

b、代码

这题虽然和第一题非常相似但是有细节要处理、

class Solution {
public://取模const int MOD = 1e9 + 7;int waysToStep(int n){//处理边界情况:if (n == 1 || n == 2)return n;if (n == 3)return 4;//创建dp表vector<int> dp(n + 1);//初始化dp[1] = 1, dp[2] = 2, dp[3] = 4;//填表for (int i = 4; i <= n; i++){//结果可能很大要进去取模dp[i] = ((dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD + dp[i - 3]) % MOD;}//返回return dp[n];}
};

Leetcode 测试结果: 

3 、746. 使用最小花费爬楼梯

给你一个整数数组 cost ,其中 cost[i] 是从楼梯第 i 个台阶向上爬需要支付的费用。一旦你支付此费用,即可选择向上爬一个或者两个台阶。

你可以选择从下标为 0 或下标为 1 的台阶开始爬楼梯。

请你计算并返回达到楼梯顶部的最低花费。

示例 1:

输入:cost = [10,15,20]
输出:15
解释:你将从下标为 1 的台阶开始。
- 支付 15 ,向上爬两个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 15 。

示例 2:

输入:cost = [1,100,1,1,1,100,1,1,100,1]
输出:6
解释:你将从下标为 0 的台阶开始。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 2 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 4 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 6 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达下标为 7 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬两个台阶,到达下标为 9 的台阶。
- 支付 1 ,向上爬一个台阶,到达楼梯顶部。
总花费为 6 。

提示:

  • 2 <= cost.length <= 1000
  • 0 <= cost[i] <= 999

a、解题思路 

这里我们要注意到达楼顶,应该是const数组最后一个位置的下一个位置

这里我们有二种思路:

思路一:

1、转态表示

以i位置为结尾,正好是楼顶,所以我们认为:

dp[i]表示:到达i位置时,最小花费

 2、状态转移方程

根据最近的一个位置划分

先到达i-1的位置,然后支付const[i-1],走一步, 花费:dp[i-1]+cost[i-1]

先到达i-2的位置,然后支付const[i-2],走一步, 花费:dp[i-2]+cost[i-2]

所以dp[i] =min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);

3、初始化

保证dp表不越界就好dp[0]=dp[1]=0;

4、 填表顺序

从左往右

5、返回值

dp[n]


思路2:

1、转态表示

以i位置为起点,到达楼顶,所以我们认为:

dp[i]表示:从i位置出发到达楼顶,此时最小花费

 2、状态转移方程

根据最近的一个位置划分

  • 支付const[i],往后走一步, 从i+1位置出发到楼顶,花费:dp[i+1]+cost[i]
  • 支付const[i],往后走二步, 从i+2位置出发到楼顶,花费:dp[i+2]+cost[i]

所以dp[i] =min(dp[i+1]+cost[i],dp[i+2]+cost[i]);

3、初始化

保证dp表不越界就好dp[n-1]=cost[n-1],dp[n-2]=cost[n-2];

4、 填表顺序

从右往左

5、返回值

min(dp[0],dp[1]);

b、代码

这里有二种解题思路:

思路一:

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost) {//处理边界情况int n = cost.size();if(n==0||n==1)return cost[n];//创建dp表vector<int> dp(n+1);//填表for(int i = 2;i<=n;i++){dp[i] =min(dp[i-1]+cost[i-1],dp[i-2]+cost[i-2]);}//返回return dp[n];}
};

 Leetcode 测试结果: 

 解法二:

class Solution {
public:int minCostClimbingStairs(vector<int>& cost){int n = cost.size();//创建dp表vector<int> dp(n+1);//初始化dp[n-1]=cost[n-1],dp[n-2]=cost[n-2];//填表for(int i = n-3;i>=0;i--){dp[i] = min(dp[i+1]+cost[i],dp[i+2]+cost[i]);}//返回return min(dp[0],dp[1]);}
};

 Leetcode 测试结果:  

  4、解码方法

一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码 :

'A' -> "1"
'B' -> "2"
...
'Z' -> "26"

要 解码 已编码的消息,所有数字必须基于上述映射的方法,反向映射回字母(可能有多种方法)。例如,"11106" 可以映射为:

  • "AAJF" ,将消息分组为 (1 1 10 6)
  • "KJF" ,将消息分组为 (11 10 6)

注意,消息不能分组为  (1 11 06) ,因为 "06" 不能映射为 "F" ,这是由于 "6" 和 "06" 在映射中并不等价。

给你一个只含数字的 非空 字符串 s ,请计算并返回 解码 方法的 总数 。

题目数据保证答案肯定是一个 32 位 的整数。

 

示例 1:

输入:s = "12"
输出:2
解释:它可以解码为 "AB"(1 2)或者 "L"(12)。

示例 2:

输入:s = "226"
输出:3
解释:它可以解码为 "BZ" (2 26), "VF" (22 6), 或者 "BBF" (2 2 6) 。

示例 3:

输入:s = "06"
输出:0
解释:"06" 无法映射到 "F" ,因为存在前导零("6" 和 "06" 并不等价)。

提示:

  • 1 <= s.length <= 100
  • s 只包含数字,并且可能包含前导零。

a、解题思路 

看我们题目后,根据经验此题位动态规划解题

1、转态表示

首先我们想以i位置为结尾表示什么

dp[i]表示:以i位置结尾的时候,解码的方法有多少种

 2、状态转移方程

根据最近的一个位置划分

让s[i]单独解码的时候,假设a=s[i]

  • 成功,a!='0'(或者说是a>='1'&&a<='9'),解码的种类有dp[i-1]种
  • 失败为0

让s[i-1]和s[i]组合进行解码 假设组合为b

  • 成功b>='10'&&b<='26',解码的种类有dp[i-2]种
  • 失败为0

有同学可能会想为什么不让dp[i]和dp[i+1]进行组合,但是大家 要明白,填表到dp[i]的时候,我们是知道dp[i-1]有多少种解码,但是我们不知道dp[i+1]有多少种解码。

所以状态转移方法为

单独解码

dp[i] +=dp[i-1];

组合解码

dp[i]=dp[i-2];

3、初始化

保证dp表

dp[0] = s[0]!='0';if(s[0]!='0'&&s[1]!='0') dp[1] +=dp[0];//这里我们还要把组合转换为数字进行判断int t = (s[0]-'0')*10+(s[1]-'0');if(t>=10&&t<=26) dp[1] +=1;

4、 填表顺序

从左往右

5、返回值

dp[n-1]

b、代码

class Solution {
public:int numDecodings(string s){//创建dp表int n = s.size();vector<int> dp(n);//初始化dp[0] = s[0]!='0';//处理边界情况if(n==1) return dp[0];//单解码if(s[0]!='0'&&s[1]!='0') dp[1] +=dp[0];//组合起来int t = (s[0]-'0')*10+(s[1]-'0');if(t>=10&&t<=26) dp[1] +=1;//填表for(int i = 2;i<n;i++){//单解码if(s[i]!='0') dp[i] +=dp[i-1];//双解码int t = (s[i-1]-'0')*10+(s[i]-'0');if(t>=10&&t<=26) dp[i] +=dp[i-2];}//返回return dp[n-1];}
};

 Leetcode 测试结果: 

c、代码优化 

不知道大家分发现没,我们在初始化的代码和填表的代码,有着非常相似的特色,那我们能不能进行优化呢?

其实是可以的,多一个数组的空间就可以了。

简单的理解就是,把初始化的过程和填表合并了。但要注意二个问题:

那个虚拟节点dp[0]填写多少?后面大家做都了这种题,很多情况下都是填写0但,但是这里却是填写dp[0]=1; 

为什么了,因为我们这里要保证后面填写的正确

比如:在进双解码的时候dp[i]+=dp[i-2],如何i=2时候,这里我们吧dp[0]初始化为0就会漏掉这种情况。

下标映射关系如上图。

class Solution {
public:int numDecodings(string s){//创建dp表int n = s.size();vector<int> dp(n+1);//初始化dp[0] = 1;//保证后面的填表的正确性//处理边界情况dp[1] = s[1-1]!='0';if(n==1) return dp[1];//填表for(int i = 2;i<=n;i++){//单解码if(s[i-1]!='0') dp[i] +=dp[i-1];//双解码int t = (s[i-2]-'0')*10+(s[i-1]-'0');if(t>=10&&t<=26) dp[i] +=dp[i-2];}//返回return dp[n];}
};

 Leetcode 测试结果:  

 5、不同路径(medium)

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?

 

示例 1:

输入:m = 3, n = 7
输出:28

示例 2:

输入:m = 3, n = 2
输出:3
解释:
从左上角开始,总共有 3 条路径可以到达右下角。
1. 向右 -> 向下 -> 向下
2. 向下 -> 向下 -> 向右
3. 向下 -> 向右 -> 向下

示例 3:

输入:m = 7, n = 3
输出:28

示例 4:

输入:m = 3, n = 3
输出:6

提示:

  • 1 <= m, n <= 100
  • 题目数据保证答案小于等于 2 * 109

a、解题思路 

看我们题目后,根据经验此题位动态规划解题

1、转态表示

首先我们想以i,j位置为结尾表示什么

dp[i][j表示:以i,j位置结尾的时候,机器人到这里有多少条路径

 2、状态转移方程

根据最近的一个位置划分

我要求到[i,j] 路径,本质上就是求dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1]的路径和

所以状态转移方法为

dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1];

3、初始化

这里我们要初始化,就是在二维数组多开一行和一列,但我们要思路多开的行列填什么呢(一切都是为了填表走服务)?,很明显,在根据dp[i][j] = dp[i-1][j]+dp[i][j-1];填写表格的时候,走一步就到终点,那最外层从从到都应该填1(dp[i][j表示:以i,j位置结尾的时候,机器人到这里有多少条路径),为达到这不目的,应该把dp[0][1]=1其余为0。

4、 填表顺序

从上往下填写每一行,每一行都是从左往又开始填写 

5、返回值

dp[m][n]

b、代码

class Solution {
public:int uniquePaths(int m, int n){//创建二维dp表vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1));//初始化dp[0][1] = 1;//填表for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){dp[i][j] = dp[i - 1][j] + dp[i][j - 1];}}return dp[m][n];}
};

 Leetcode 测试结果:   

 

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