数据结构第二季 Day17 大数乘法、动态规划开篇
作者:
望穿秋水小作坊 | 来源:发表于
2021-10-25 16:21 被阅读0次
一、大数乘法
1、大数乘法,为什么需要用字符串存储?
- 因为很大的数据很容易发生溢出问题,所以要用字符串进行存储。
2、简述大数乘法的核心思想?
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3、上述大数乘法还可以进行优化吗?
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- 后续有空,自己动手计算下时间复杂度的变化,才能体会到优化的思想精髓
- 其实优化也是采取分支的思想
- 将 4T(n/2) 降低到了 3T(n/2)
二、动态规划开篇
1、动态规划英文名称是什么?动态规划是解决什么问题的常用策略?
- 动态规划(Dynamic Programming),简称 DP。
- 是求解
最优化问题
的一种常用策略。
- 一般带有 “最” 字的问题,都可以尝试用动态规划来解决。
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2、动态规划的通常使用套路是什么(新手三步曲)?
- ①暴力递归(自顶向下,会出现重复子问题)
- ②记忆化搜索(自顶向下)
- ③递推(自底向上)
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3、使用动态规划的思想,来解决零钱兑换
的问题?(结合例子理解动态规划)
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4、按照上面的核心思路,如何进行代码实现?
- 太强了,五行代码就解决了。暴力递归的代码真的很精简啊~~~
- 暴力递归是自顶而下的思维方式
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5、暴力虽美,但是效率很低。上述代码存在什么问题?
- 一个函数里面,调用了四个子函数(是否想起斐波那契数列的恐怖递归😱)
- 比如计算 coins(4) ,每次都需要重复计算 coins(3)、coins(2)、coins(1),这样的重复大量存在,损耗性能
- 思考如何解决重复计算的问题呢?
6、接下来我们对暴力递归进行优化,使用记忆搜索法(依然自顶向下的调用)
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7、为什么我们会觉得上面的算法可以使用递推(自底向上)优化?
- 因为我们分析上述代码计算过程,发现都是先计算出小值的最优解,然后再计算n的最优解。
- 那么我们有理由相信是可以从小的值开始迭代,计算出大的值。
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8、上述代码时间复杂度,空间复杂度都是多少?
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9、如果要求出具体选的哪几枚硬币要怎么办?
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10、 如果硬币组合和零钱数都是可变的,凑不齐返回-1,如何设计代码?(通用的实现)
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