算法—动态规划简述

作者: LeeDev | 来源:发表于2016-06-23 12:53 被阅读257次

    动态规划,动态规划主要是用于求最值的问题,我认为比较重要的东西是 3部分:
    1.找到迭代式,也是状态转换方程(注意不是递归,不过递归也是可以做的,但是却不能体现动态规划的好处-“可以通过前面的值来推导出当前的值”,其实这也有个问题,就是必须保证前面的值是无后效性,就是必须保持独立性)
    2.设置初始值 (一般考虑 0、1 、2等几个简单的状态)
    3.写出代码

    下面我列举了两个动态规划的思想 1.0/1背包问题 2.硬币问题

    一:0/1背包问题
    0/1 背包问题,主要是通过一个限定的 承载量来获得价值最多的物品。其实也是可以用 贪婪算法来做的,但是现在我们就讨论一下动态规划
    1.状态方程
    (1)首先对 n个物体编号 为: 0、1、2、3... n-1 ;
    (2) 对于这个问题 我们首先要知道 两个变量 就是 物件的个数和总容量,因为不管怎么样我们不能超过总的容量
    (3)C[i][j] :表示前i(包括i)个物体,在总容量为j的, 价值最多的
    (4) 方程 C[i][j] = max{C[i-1][j],C[i-1][j-W[i]] + P[i]},
    对与 前i个物件,我们可以这样考虑,对于第 i个物件 我们可以放入(保证容量是够的 而且 比前i-1个物件在j容量的价值要大 ),也可以不放入(容量不够,或者 比前i-1个物件在j容量的价值要小),反正就是在容量的允许下,取最大值

    /* 
     * 背包问题
     *
     **/
    
    void bagOf0_1() {
        
        
        //背包问题
        int W[] = {0,3,4,5};//重量
        int P[] = {0,4,5,6};//价值
        
        int C[4][11] = {0};
        //C[i][j] = max{C[i-1][j],C[i-1][j-W[i]] + P[i]}
        //C[i][j] 表示前i个物件 在容量为j 的总价值
        for (int i = 1; i < 4; i++) { //宝石的编号
            
            for (int j = 1 ; j < 11; j++) { //剩余容量的编号
                
                int value1 = C[i-1][j];
                int value2 = j-W[i]>=0?(C[i-1][j-W[i]]+P[i]):value1;
                
                C[i][j] = MAX(value1, value2);
            }
            
        }
        
        for (int i = 1; i < 4; i++) { //宝石的编号
            
            printf("\n");
            for (int j = 1 ; j < 11; j++) { //剩余容量的编号
                
                printf(" %2d ",C[i][j]);
            }
            
        }
        
        /*递归调用**/
        NSLog(@" maxValue = %d",bagOf0_3(4,10,P,W));
    }
    

    下面介绍一个递归调用的方法

    /* 递归实现 01背包问题 **/
    int bagOf0_3(int i,int j,int P[],int W[]) {
        
        if (i == 0 || j == 0) {
            
            return 0;
        }
        
        if (j-W[i] >= 0) {
            return MAX(bagOf0_3(i-1,j,P,W), bagOf0_3(i-1,j-W[i],P,W)+ P[i]);
        }else {
            return bagOf0_3(i-1,j,P,W);
        }
        
        
    }
    
    

    二:硬币问题问题
    描述: 有硬币是 1元 3元 5元,就设x 需要最少多少个硬币数量

    /*
     * 递推式 是 dp[i] = min{dp[i - iconType[0]] + 1, dp[i - iconType[1]] + 1,..., dp[i - iconType[j]] +1,...}
     **/
    void needMoneyCount_2() {
        
        //假设100 元需要几个硬币
        int dp[101] = {0};
        int iconType[] = {1,3,5};
        int iconTypeCount = sizeof(iconType)/sizeof(int);
        int dpCount  = sizeof(dp)/sizeof(int);
        //1.设置初始值
        // dp[i] = k, 表示i元钱,需要多少个硬币
        dp[0] = 0;
        //2.写出迭代式 dp[i] = min{dp[i - iconType[0]] + 1, dp[i - iconType[1]] + 1,..., dp[i - iconType[j]] +1,...}
        //3.从下标为1 开始计算 (这里有个缺点就是 必须保证 每个值都有解,否则往下走,就不能根据前面计算好的值来)
        for (int i = 1;i < dpCount;i++) {
            
            int minCount = INT_MAX;
            
            for (int j = 0; j < iconTypeCount; j ++) {
                
                if (i - iconType[j] >=0) {
                    
                    if (minCount > (dp[i - iconType[j]] +1)) {
                        minCount = dp[i - iconType[j]] +1;
                    }
                    
                }
            }
            
            dp[i] = minCount;
            
        }
        
        printf("硬币的动态规划 \n");
        for (int i = 1 ; i < dpCount; i++) {
            
            printf("dp[%d] = %d、 ",i,dp[i]);
            
        }
        
        
        
    }
    

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