简单动态规划问题
来源:互联网 发布:并发编程实践 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 03:54
最大子数组和问题
题目
一个有N个整数元素的一位数组(A[0], A[1],...,A[n-1], A[n]),这个数组当然有很多子数组,那么数组之和的最大值是什么呢?
这是一道很简单的题目,但是要想写出时间复杂度为O(n)的最优解法还是需要仔细推敲下的。
例如有数组 int A[5] = {-1, 2, 3, -4, 2};
符合条件的子数组为 2,3 即答案为 5;
再明确一下题意
1.子数组必须是连续的。
2.不需要返回子数组的具体位置。
3.数组中包含:正整数,零,负整数。
例如
数组: {1, -2, 3, 5, -3, 2} 返回值为 8
数组: {0, -2, 3, 5, -1, 2} 返回值为 9
数组: {-9, -2, -3, -5, -6} 返回值为 -2 注意子数组不能为空
首先我们看看最直接的穷举法
int
MaxSubString(
int
* A,
int
n)
{
int
max = min;
//初始值为负无穷大
int
sum;
for
(
int
i = 0; i < n; i++)
{
sum = 0;
for
(
int
j = i; j < n; j++)
{
sum += A[j];
if
(sum > max)
max = sum;
}
}
return
max;
}
这种方法最直接,当也是最耗时的,他的时间复杂度为O(n^2);
问题分析
可以优化吗?答案是肯定的,可以考虑数组的第一个元素,以及最大的一段数组(A[i], ..., A[j]),和A[0]的关系,有一下几种情况:
1. 当0 = i = j 时,元素A[0]本身构成和最大的一段;
2. 当0 = i < j 时,和最大的一段以A[0]开始;
3. 当0 < i 时, 元素A[0]和最大的一段没有关系。
从上面3中情况可以看出。可以将一个大问题(N个元素数组)转化为一个较小的问题(N-1个元素的数组)。假设已经知道(A[1], ...,A[n-1])中和最大的一段数组之和为All[1],并且已经知道
(A[1],...,A[n-1])中包含A[1]的和最大的一段数组为Start[1]。那么不难看出 (A[0], ..., A[n])中问题的解All[0] = max{ A[0], A[0] + start[1], All[1] }。通过这样的分析,可以看出这个问题
无有效性,可以用动态规划来解决。
解决方案
int
MaxSubString(
int
* A,
int
n)
{
int
Start = A[n - 1];
int
All = A[n - 1];
for
(
int
i = n - 2; i >= 0; i--)
//从后向前遍历,反之亦可。
{
Start = max( A[i], A[i] + Start);
All = max(Start, All);
}
return
All[0];
//All[0] 中存放结果
}
我们通过动规算法解决该问题不仅效率很高(时间复杂度为O(n)),而且极其简便。
01背包问题
题目
这题非常有名,只要是计算机专业的应该都有听说过。有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的体积是c[i],价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
我们把题目具体下, 有5个商品,背包的体积为10,他们的体积为 c[5] = {3,5,2,7,4}; 价值为 v[5] = {2,4,1,6,5};
问题分析
这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放。可以将背包问题的求解看作是进行一系列的决策过程,即决定哪些物品应该放入背包,哪些不放入背包。
如果一个问题的最优解包含了物品n,即Xn = 1,那么其余X1, X2, .....,Xn-1 一定构成子问题1,2,.....,n-1在容量C - cn时的最优解。如果这个最优解不包含物品n,即Xn = 0;
那么其余 X1, X2.....Xn-1一定构成了子问题 1,2,....n-1在容量C时的最优解。 //请各位仔细品味这几句话
根据以上分析最优解的结构递归定义问题的最优解 f[i][v] = max{ f[i-1][v] , f[i-1][v - c[i]] + v[i]}
解决方案
#include<iostream>
#define max(a,b) ((a) > (b) ? a : b)
int
c[5] = {3,5,2,7,4};
int
v[5] = {2,4,1,6,5};
int
f[6][10] = {0};
//f[i][v] = max{ f[i-1][v] , f[i-1][v - c[i]] + w[i]}
int
main()
{
for
(
int
i = 1; i < 6; i++)
for
(
int
j = 1; j < 10 ;j++)
{
if
(c[i] > j)
//如果背包的容量,放不下c[i],则不选c[i]
f[i][j] = f[i-1][j];
else
{
f[i][j] = max(f[i-1][j], f[i-1][j - c[i]] + v[i]);
//转移方程式
}
}
std::cout<<f[5][9];
return
0;
}
01背包问题是最基本的动态规划问题,也是最经典,最易懂的。所以请读者仔细推敲这段代码。它包含了背包问题中设计状态、方程的最基本思想。
矩阵连乘问题
题目
给定n个矩阵{A1,A2,...,An},其中Ai与Ai+1是可乘的,i = 1,2, ...n-1。考虑这n个矩阵的乘积。由于竞争乘法满足结合律,故计算矩阵的连乘有许多不同的计算次序。
这种计算次序可以用加括号的方式确定。若一个矩阵连乘的计算次序完全确定,这是就说该连乘已完全加括号。
例如,矩阵连乘A1 *A2 *A3 *A4 可以有5种完全加括号的方式:(A1 *(A2 *(A3 *A4 ))), (A1 *((A2 *A3) *A4)),((A1 *A2 )*(A3 *A4)),
(((A1 *A2 )*A3 )*A4)。每种加括号的方式确定了一个计算的次序。不同的计算次序与矩阵连乘的计算量有密切的关系。关于矩阵如何相乘这里我就不赘述了请看about matrix 。
考虑3个矩阵{A1,A2,A3}连乘的例子,假设这3个矩阵的维数分别为 10×100, 100×5, 5×50。若按照((A1*A2)*A3)计算,则计算次数为10×100×5 + 10×5×50 = 7500
若按(A1*(A2*A3))计算,则计算次数为 100×5×50 + 10×100×50 = 75000。第1种方法的计算次数是后者的10倍!由此可以看出,不同的加括号方式确定不同的计算次序对
矩阵乘法的运算量影响是巨大的。
矩阵连乘为题定义如下:给定n个矩阵{A1,A2,...,An},矩阵A1的维数为pi-1×pi, i = 1,2, ..., n,如何给矩阵连乘A1*A2*....*An完全加上括号使用矩阵乘法中计算次数最少。
问题分析
若用穷举法,能够证明需要指数时间来求解。但是时间代价高昂。现在考虑用动态规划来求解连乘问题。
为方便起见用Ai...j表示矩阵乘法Ai*Ai+1*....Aj的结果。其中i<j。那么Ai*Ai+1*.....Aj一定在Ak与Ak+1之间被分裂。i <= k < j。问题Ai*Ai+1 ... Aj完全加括号的开销等于计算矩阵
Ai...k 与计算 Ak+1...j的开销,再加上他们的结果相乘的开销。问题的最优子结构可以描述如下:假定问题Ai*Ai+1*...Aj被完全加括号的最优方式是在Ak与Ak+1之间被分裂,那么分裂
之后,最优解Ai*Ai+1*....Aj中的子链Ai*Ai+1....Ak一定是问题Ai*Ai+1*...*Ak的最优加括号方式。同样,最优解Ak+1*Ak+2*...Aj的子链一定是问题Ak+1*Ak+2*...Aj最优加括号方式。
根据上面分析,设m[i,j]表示计算Ai...j所需的最小计算次数 m[i,j] = min{m[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pKpj }
解决方案
#include<iostream>
void
main()
{
int
m[8][8], min;
int
r[8] = {10, 20, 50, 1, 100, 4, 20, 2};
/* 矩阵维数 */
/* 初始化 */
memset
(m,0,
sizeof
(m));
/* 每此增量加一 */
for
(
int
l = 1; l < 7; l++)
{
/* 对于差值为 l 的两个元素 */
for
(
int
i = 1; i <= 7 - l; i++)
{
j = i + l;
/* 求其最小组合方式 */
min = m[i][i] + m[i+1][j] + r[i-1] * r[i] * r[j];
middle[i][j] = i;
for
(
int
k = i + 1; k < j; k++)
{
if
(min > m[i][k] + m[k+1][j] + r[i-1] * r[k] * r[j])
{
min = m[i][k] + m[k+1][j] + r[i-1] *r[k]* r[j];
middle[i][j] = k;
}
}
m[i][j] = min;
}
}
std::cout<<m[1][N];
}
由以上代码可以很容易看出算法的时间复杂度为O(n^3)。即便如此也比穷举法的指数级时间复杂度快。
尾声
动态规划绝对不是一两篇文章可以讲清楚的。当然也不是通过一两道题目可以完全学会。学习的关键是用动规的思想去想问题,去设计状态转移方程式。
动态规划还有很多变形,如状态压缩,树形等等。这些题目虽然很难,但是工作学习之余,一边听歌,一边推敲。也是人生一大快事
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