【算法学习笔记】29:动态规划中可丢弃状态的维度压缩

1 动机

当状态 i i i只依赖于前置状态 i − 1 i - 1 i1,并且在计算出状态 i i i之后就可以丢弃状态 i − 1 i - 1 i1时的解时, i − 1 i - 1 i1就成为一个可丢弃的状态,因此就可以将 i i i这个维度直接压缩(省略)掉,用一个变量不停的更新自己就可以了,可以直接节省一个维度的空间占用。

2 例题

2.1 LC1955. 统计特殊子序列的数目

状态表示: f ( i , j ) f(i, j) f(i,j)

  • 集合:对于 0.. i 0..i 0..i组成的子数组, j = 0 j = 0 j=0时表示全0, j = 1 j = 1 j=1时表示正整数个0后接正整数个1, j = 2 j = 2 j=2时表示正整数个0后接正整数个1后接正整数个2,如此子序列组成的集合
  • 属性:Count(集合中元素的数量)

x x x n u m s [ i ] nums[i] nums[i],则有状态转移:

  • x = 0 x = 0 x=0 f ( i , 0 ) = 2 ∗ f ( i − 1 , 0 ) + 1 f(i, 0) = 2 * f(i - 1, 0) + 1 f(i,0)=2f(i1,0)+1,这个 2 ∗ 2 * 2表示 i i i位置的元素选或者不选, + 1 +1 +1表示这个 i i i位置的新的 0 0 0自己组成的新的子序列
  • x > 0 x > 0 x>0 f ( i , x ) = 2 ∗ f ( i − 1 , x ) + f ( i − 1 , x − 1 ) f(i, x) = 2 * f(i - 1, x) + f(i - 1, x - 1) f(i,x)=2f(i1,x)+f(i1,x1)
  • 对于 y ∈ [ 0..2 ] ∣ y ≠ x y \in [0..2]~|~y \neq x y[0..2]  y=x f ( i , y ) = f ( i − 1 , y ) f(i, y) = f(i - 1, y) f(i,y)=f(i1,y)

初始时, f ( 0 , > 0 ) = 0 f(0, >0) = 0 f(0,>0)=0,如果首个元素是 0 0 0那么 f ( 0 , 0 ) = 1 f(0, 0) = 1 f(0,0)=1,否则 f ( 0 , 0 ) = 0 f(0, 0)= 0 f(0,0)=0

class Solution {
public:int countSpecialSubsequences(vector<int>& nums) {constexpr int mod = 1e9 + 7;int n = nums.size();vector<vector<int>> f(n, vector<int>(3, 0));if (0 == nums[0]) f[0][0] = 1;for (int i = 1; i < n; i ++ ){for (int j = 0; j < 3; j ++ )f[i][j] = f[i - 1][j];if (0 == nums[i])f[i][0] = ((2 * f[i - 1][0]) % mod + 1) % mod;elsef[i][nums[i]] = ((2 * f[i - 1][nums[i]]) % mod + f[i - 1][nums[i] - 1]) % mod;}return f[n - 1][2];}
};

这里用了二维数组来存每个状态,但注意到 i i i只依赖 i − 1 i - 1 i1进行状态转移,并且返回的也是 n − 1 n - 1 n1时的结果,所以 i − 1 i - 1 i1是一个可丢弃状态,因此可以进行空间压缩,直接把 i i i这个维度去掉即可:

class Solution {
public:int countSpecialSubsequences(vector<int>& nums) {constexpr int mod = 1e9 + 7;int n = nums.size();int f[3] = {nums[0] ? 0 : 1, 0, 0};for (int i = 1; i < n; i ++ ){if (0 == nums[i])f[0] = ((2 * f[0]) % mod + 1) % mod;elsef[nums[i]] = ((2 * f[nums[i]]) % mod + f[nums[i] - 1]) % mod;}return f[2];}
};

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/news/877904.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

「Python数据分析」Pandas进阶,利用concat()函数连接数据(一)

在我们迈向中高级出局数据分析的过程中&#xff0c;数据的合并和连接&#xff0c;是一个非常重要的技能。 现实中&#xff0c;分散在各种数据库&#xff0c;各种数据表格&#xff0c;各种数据存储设备当中的&#xff0c;各式各样的数据&#xff0c;是我们进行数据分析的基础&a…

SmartGit-Git版本控制系统的图形化客户端

SmartGit&#xff1a; SmartGit是一款免费的、专业的Git版本控制系统的图形化客户端。它适用于Windows、Mac和Linux等多种操作系统&#xff0c;提供了直观的用户界面和丰富的功能。支持创建、克隆、推送、拉取、合并和管理Git仓库&#xff0c;以及强大的分支管理功能。还提供了…

(免费领源码)python#Django#msyql学生个性化培养的教学资源平台的设计与实现19385-计算机毕业设计项目选题推荐

摘 要 信息化社会内需要与之针对性的信息获取途径&#xff0c;但是途径的扩展基本上为人们所努力的方向&#xff0c;由于站在的角度存在偏差&#xff0c;人们经常能够获得不同类型信息&#xff0c;这也是技术最为难以攻克的课题。针对学生个性化培养的教学资源平台等问题&#…

动态因子模型

动态因子模型(Dynamic Factor Model, DFM)是一种用于分析高维时间序列数据的方法,它能够从多个观测变量中提取出少数几个潜在的共同因子,这些因子解释了观测变量的主要变动。这在经济学、金融学等领域尤其有用,因为它可以简化数据结构,将多个复杂的经济指标整合为少数几个…

Redis(面试篇)

目录 什么是Redis&#xff1f; Redis有哪些优缺点 Redis为什么这么快 Redis有哪些数据类型 Redis的应用场景 持久化 什么是事务&#xff1f; 如何保证缓存与数据库双写时的数据一致性&#xff1f; Redis有哪些功能 什么是缓存穿透&#xff1f;这么解决&#xff1f; …

进制转换计算幸运数出现次数(华为od机考题)

一、题目 1.原题 有位客人来自异国&#xff0c;在该国使用m进制计数。 该客人有个幸运数字n(n<m)&#xff0c;每次购物时&#xff0c; 其总是喜欢计算本次支付的花费(折算为异国的价格后)中存在多少幸运数字。 问&#xff1a;当其购买一个在我国价值k的产品时&#xff0c;…

【jvm】虚拟机栈是如何运行的

目录 1. 说明2. 栈的创建与线程绑定3. 栈帧的结构4. 栈帧的入栈与出栈5. 异常处理 1. 说明 1.虚拟机栈是Java程序运行时环境中的一个重要组成部分&#xff0c;它主要负责存储线程执行方法时的局部变量、操作数栈、动态链接、方法出口等信息。2.JVM虚拟机栈是Java程序运行时环境…

UE管理内容 —— FBX Asset Metadata Pipeline

随着实时3D制作大小和复杂程度的增加&#xff0c;以及构成现代制作流程的工具数量的不断增加&#xff0c;增加智能自动化来提高美术效率变得越发重要&#xff1b;这种智能自动化通常主要依靠元数据&#xff1a;有关资源的自定义数据&#xff0c;在项目中为资源赋予意义&#xf…

【Nginx】快速入门

概述 Nginx(engine x)是一个高性能的HTTP和反向代理web服务器。 特点是占有内存小&#xff0c;并发能力强&#xff0c;简单易配置&#xff0c;支持高达 50000 个并发连接数的响应。 作用 代理 正向代理&#xff1a; 反向代理&#xff1a; 负载均衡 Nginx提供的负载均衡策…

8.4 数据库基础技术-SQL

大数据 SQL语言 真题 1

I2C总线中的时钟延长和死锁

1. I2C总线的基本工作原理 I2C(Inter-Integrated Circuit)是一种用于在设备之间进行短距离通信的串行总线协议,常用于微控制器与外围设备(如传感器、存储器)之间的数据传输。I2C总线上有两条信号线: SDA(数据线):用于发送和接收数据。SCL(时钟线):由主设备控制,用…

07:极限-零点定理和介值定理

1、零点定理 定义&#xff1a;f(x)在[a, b]上连续&#xff0c;且f(a)f(b) <0.则存在 ξ ∈ \xi ∈ ξ∈[a,b],使 f ( ξ ) 0 f(\xi)0 f(ξ)0 1.1.介值定理&#xff08;最大最小值定理&#xff09; 定义&#xff1a;f(x)在[a,b]上连续&#xff0c;则f(x)在[a, b]上有最大…

[C语言]一、C语言基础

G:\Cpp\C语言精讲 1. C语言入门 1.1 初识计算机语言 计算机编程语言&#xff0c;就是人与计算机交流的方式。人们可以使用编程语言对计算机下达命令&#xff0c;让计算机完成人们需要的功能。 计算机语言有很多种。如&#xff1a;C 、C、Java、Go、JavaScript、Python&#x…

21.3 Netty终章

21.3 Netty终章 一. 聊天消息1. 发送消息给某用户多端设备2. 多端同步自己的消息2.1 `UserChannelSession`会话管理2.2 `WSHandler`中处理本人的消息同步2.3 表情类型消息收发二.====================================================一. 聊天消息 1. 发送消息给某用户多端设…

【Spring】初识Spring MVC

文章目录 前言一、MVC是什么&#xff1f;二、学习Spring MVC建立连接RequestMapping注解注解的使用细节 三、传递参数的情况传递单个参数1.传递String2.传递包装类/基本类型3.参数重命名(RequestParam) 传递多个参数传递对象传递数组传递集合参数为变量传递文件小细节 四、JSON…

【数据结构篇】~二叉树(堆)

【数据结构篇】~二叉树&#xff08;堆&#xff09; 二叉树1.树2.树的组成3.二叉树4.堆1.向上调整算法2.向下调整算法3.堆排序 4.topk问题源码 二叉树 1.树 树的概念与结构​ 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由 n&#xff08;n>0&#xff09; 个有限结点组成一个…

Redis管道(Pipeline)

Pipeline是为了解决RTT&#xff0c;仅仅是将命令打包一次性发送&#xff0c;对整个Redis的执行不造成其它任何影响。是批处理命令变种优化措施&#xff0c;类似Redis的原生批命令&#xff08;如mset和mget&#xff09;。 问题由来 Redis是一种基于客户端-服务端模型以及请求/响…

【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法

引言 特征工程是机器学习中的一个关键步骤&#xff0c;它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征&#xff0c;以提高模型的性能和预测能力LASSO&#xff08;Least Absolute Shrinkage and Selection Operator&#xff09;回归是一种用于回归分析的线性模型&#xff0c;它通过引入…

Spring中事务传播机制

Spring事务传播机制是指在一个事务方法调用另一个事务方法时&#xff0c;Spring如何管理这些方法之间的事务边界。Spring在TransactionDefinition接口中定义了七种事务传播行为&#xff0c;以满足不同的业务需求。以下是对这七种传播机制的详细解释及举例说明&#xff1a; 1. …

Java力扣练习

需求&#xff1a; 给你两个字符串s和t&#xff0c;每个字符串中的字符都不重复&#xff0c;且t是s的一个排列。 排列差定义为s和t中每个字符在两个字符串中位置的绝对差值之和 返回s和t之间的排列差 solution package JavaExercise20240824;public class JavaExercise1 {publ…