关于动态规划算法的总结

 

动态规划算法,在T大某位老师的书中说就是递推+重复子问题。

动态规划算法的效率主要与重复子问题的处理有关。

 

典型的题目有 陪审团,最大公共子串问题

 

1,最大公共子串问题

 

这个是动态规划的基础题目。动态规划就是递推和重复子结构。

确定了递推关系后。找到一个能极大地减少重复运算的子结构至关重要。选的好了,时间效率会很好。

这个问题,不妨设第一个串为a,长度为n,第二个串为b,长度m。那么最长的子序列长度为f(n,m)

当a[n]=a[m]时

f(n,m)=1+f(n-1,m-1)

否则f(n,m)=max(f(n-1),f(m-1))

同时建立一个存储计算过的f(x,y)的矩阵,如果计算过了就直接使用

程序如下所示

 

 

 

2,陪审团问题

问题描述:

问题描述
在遥远的国家佛罗布尼亚,嫌犯是否有罪,须由陪审团决定。陪审团是由法官从公众中
挑选的。先随机挑选n 个人作为陪审团的候选人,然后再从这n 个人中选m 人组成陪审团。
选m 人的办法是:
控方和辩方会根据对候选人的喜欢程度,给所有候选人打分,分值从0 到20。为了公
平起见,法官选出陪审团的原则是:选出的m 个人,必须满足辩方总分和控方总分的差的
绝对值最小。如果有多种选择方案的辩方总分和控方总分的之差的绝对值相同,那么选辩控
双方总分之和最大的方案即可。最终选出的方案称为陪审团方案。
输入数据
输入包含多组数据。每组数据的第一行是两个整数n 和m,n 是候选人数目,m 是陪审
团人数。注意,1<=n<=200, 1<=m<=20 而且 m<=n。接下来的n 行,每行表示一个候选人
的信息,它包含2 个整数,先后是控方和辩方对该候选人的打分。候选人按出现的先后从1
开始编号。两组有效数据之间以空行分隔。最后一组数据n=m=0
输出要求
对每组数据,先输出一行,表示答案所属的组号, 如 'Jury #1', 'Jury #2', 等。接下来的
一行要象例子那样输出陪审团的控方总分和辩方总分。再下来一行要以升序输出陪审团里每
个成员的编号,两个成员编号之间用空格分隔。每组输出数据须以一个空行结束。
输入样例
4 2
1 2
2 3
4 1
6 2
0 0
输出样例
Jury #1
Best jury has value 6 for prosecution and value 4 for defence:
2 3

 

用动态规划来解

动态规划可以看成是重复子问题+递归

设p为控方向量,d为辩方向量

评分从-400到400
f(j,k)为选取第j个人,评分差为k的辩控总分
对于任意的i,i大于0小于n,则有
f(j,k)=f(j-1+1,x+p[i]-d[i])
则就有
f(j,k)=f(j-1,x)+p[i]+d[i];

如果新的f(j,k)大于旧的,则替换旧的,否则不替换

初始值为k=0,在程序中或许是某个值,以免避免序号k出现负值。
那么初始的f(0,0)=0;
在第一轮的时候只有辩控差为0的合理
对所有的候选人做
f(1,p[i]-d[i])=max(f(1,p[i]-d[i]),f(0,0)+p[i]+d[i]);
这样就可以完成选一个人的操作。
做完之后离k=0最近的非负的就是我们要的最大的辩控和。下标就是辩控差。
同理,如果选两个的话,第二轮
k=-400~400
如果f(1,k)合理(此时,只有在第一轮中算出来的合理)
f(2,k+p[i]-d[i])=max(f(2,k+p[i]-d[i]),f(1,k)+p[i]+d[i]);

如果要保存搜索得到的路径
设路径path保存路径向量
path(j,k)保存推荐第j个陪审员时候,辩控差为k的候选人。
对应上面的f函数,初始值都设为0。
如果只找一个候选人
则本身path中没有任何的值,即没有推荐任何的人。也就是说,推荐第一个人的时候,谁都可以(若推荐第二个人,则以前推荐过的不能再次推荐)
在推荐第一个候选人的时候,只管保存path[0][p[i]-d[i]]=i ;

当选取多个候选人的时候,在更新f(j,k)的同时更新path,因为更新f(j,k)的同时,意味着选了新的候选人,所以需要更新路径


当以上都做完之后,
定义一个数组result来取路径
对i:1~m
 result[i]=path[m-i+1][k];
 k=k-p[result[i]]+d[result[i]];
这样就都解决了。

 

3,小花店问题

F束花从左到右放在V个花瓶里面(1<=F<=V<=100),花要按照花的标志数从小到大排列。不同的花在不同的花瓶能够产生不同的美学价值。v[i,j]来表示第i朵花在第j个花瓶产生的美学价值。求把n朵花放在m个花瓶能够产生的最大的美学价值。

这个题和最大公共子串的思考角度相似。由于花必须要小于等于瓶子。而且花的编号由小到大,不能乱序。例如就不能把出现【2,4】 【1,5】这种现象。也就是说插在花瓶中的花按照花瓶的顺序,序号升序排列。

  不妨用f(i,j)来表示把前i朵花插入前个瓶子中。当i=j时,f(i,j)=v[1,1]+v[2,2]+...+v[i,i];

当i=0时,f(0,j)=0; 当i!=j, 且i!=0时f(i,j)=max(f(i,j-1),f(i-1,j-1)+v[i,j]) ,i<=j-1.

 

 4,最佳旅行线问题

简单描述:某航空公司给的奖品,一张免费的机票。可以从最西边的一个城市出发,必须到达最东边的一个城市,然后返回起点城市。每个城市职能经过一次,起点被访问2次。问最多能够访问多少个城市。

这个题可以使用动态规划的方法。这个题目也使我想起了《算法导论》中装配线的问题,其实基本是一致的。

在很多的书或者是解法中,都用了这样的方法:从起点开始,两条路一起走f[i,j]表示两条不相交的路线分别到达i和j时,所需乘坐航线的最大值

f(1,1)=0;

f(i,j)= max{f(k,j)}+1,i>j ;k是i的前驱节点。

         max{f(i,k)}+1,i<j

f(i,i)无意义

该算法是没有错的。很多地方也用这个算法做了一些程序版本。但是这个算法有一个限制,就是前驱节点。在t大某位老师的书中,他枚举所有的点对,然后对f矩阵进行更新(传统的动态规划方法)。但是他这个有一个前提,那就是所有节点的序号符合拓扑序列。但是题目中并没有说城市符合拓扑序列。假如说序号比较随意,t大的这本书中的就错了。但是他并没有在代码中说明,算是对读者的一个误导。

 

 

 

 

5, 最长词链问题

给定一个仅仅包含小写字母的英文单词表,其中每个单词至少包含一个字母,最多包含75个字母,且按照字典序排列。所有单词包含的单词个数之和不超过200w

     如果在一张由一个单词或者多个单词组成的表中,每个单词都被其后的一个单词所包含,则成此表为一个链。

     现在要求从单词表中找到一个包含单词书最多的最长词链。

该问题可以由动态规划解。这让我想起了一个题:在一个连续的长字符串中,找出匹配次数最多的一个词组,不能有重叠。相同的方法。

令F(k)表示第k个单词的时候的最长的链。则F(k)=maxF(i)+1,i从1,到k-1,并且第i个单词是第k个的前缀。这儿问题就解了。

但是,对于这道题还有其他的解法。由于字典序并非乱序。每个单词的前一个单词所包含的前缀很可能就是这个单词的前缀,并且前一个单词也可能就是该单词的前缀。因为前缀的特殊性。所以只用检查前一个单词的前缀(包括该单词本身)就能找出该前缀链

代码为非动态规划算法

6, 整数划分问题

给定一个自然数,分成k部分,A1,A2..的数的和,要求A1<=A2...求有多少种?

 

 

原理:整数n拆分成最多不超过m个数的和的拆分数,和n 拆分成最大不超过m的拆分数相等。
根据这个原理,原问题就转化成了求最大拆分为k的拆分个数与最大拆分为k-1的拆分个数的差
f(n,k)=f(n,k-1)+f(n-k,k)。
 
同时附上ferrer图的几个原理:
a,整数n拆分成k个数的和的拆分数,和数n拆分最大数位k的拆分数相等
b,整数n拆分成最多不超过m个数的和的拆分数,和n拆分成最大不超过m的拆分数相等。
c,整数n拆分成互不相同的若干奇数的和的的拆分数,和n拆分成自共轭的Ferrers图像的拆分数相等.

7,青蛙的烦恼

池塘里面有n片荷花,正好形成一个凸多边形,按照顺时针方向将这n片和也顺次编号为1,2,3,4,5...,n。一只青蛙想要跳过这些荷叶,每个只能跳过一次,希望跳过的距离最短。

输入荷叶数n,每片荷叶的座标xy,输出最短距离。

分析:凸多边形,首先不能出现交叉路,否则,由两边之和大于第三边可以知道,这样实际上是路程变长了。

其次,直接按照凸多边形也不正确,可以参考平行四边形,其中一个角为30度,请自行画图查明。

 

方法:每次每个顶点只能到与自己相邻的两个中的一个(到其他顶点边会出现交叉),剩下的n-1个顶点也遵从这一规则。则可以使用动态规划的方法。

 

从s到L

则如果从s出发,则f(s,L,0)=min{dis(s,s+1)+f(s+1,L-1,0),f(s+1,L-1,1)+dis(s+L-1,s)}

如果从s+L-1出发则f(s,L,1)=min{dis(s,s+L-1)+f(s+L-1,L-1,0),f(s+L-1,L-1,0)+dis(s+L-1,s)}

 

8排列问题

 

在整数1,2,。。。,n中,有些排列满足下面的性质:该排列中除了最后一个数字以外,每个整数后面都跟有一个同它相差为1的整数。例如:N=4,排列1432满足上述性质。求,如果 任意指定p个位置的值,求最多有几个排列满足如上性质

 

这种排列满足一下两条性质

a,任何一个排列的后k位是若干连续整数的集合

b,如果一个排列的后k位(1<=k<=n)是软干连续整数组成的集合,则这个排列满足题目所述的性质。

 

动态规划的方法即可。设s为起始的数的大小,r为连续的多少数的个数

 

g(s,r)=g(s+1,j-1),若第1个位置为s,即倒数第j个位置为s

   g(s,j-1),若第1个位置为s+r-1,即倒数的第j个位置为s+r-1

   不确定则为上述两个之和

 

代码如下

 

9,画室问题

 

实际上该题可以描述为,给定一个尺寸为N的矩阵,行和列宽度为2^N,将该矩阵分为4分,左上角不为零,其他三部分都包含零。递归定义这三部分,直到最小单位,即矩阵只有一个数,为0;

求如果让该矩阵移动一个尺寸(x,y),两个矩阵重复部分的0的个数。

 

思考:实际上就是判断移动前和移动后对应的位置是否都为0,如果都为0,则总0个数+1。

如果移动到了左上角的位置则不加,其他三部分因为是一样的,该部分递归定义的上层+1

 

在下面的程序中,k1,k2 表示的位置,在当前区域的哪一块

a,b表示三个区域,其中左上的直接被忽略了。

kk1,kk2,表示移动到的了哪一个区域

if(!((a+p[i-1]+k1)%2==0&&(b+q[i-1]+k2)%2==1))表示移动到的区域的哪一块,如果是左上直接忽略

 

 

 

 

10, 中世纪剑士

n个人决斗,两两之间有强弱关系,强弱关系不传递,例如a>b,b>c,c>a。n个剑士围成一个圈,一次抽签,抽中的人和他右边的人决斗,输了的人出圈。现在问是否存在一种决斗方式让第k个人生出,计算可能胜出的的人数和方案。

 

这个题目让我想起了围成一个圈的猴子的题目,那个题目是约瑟夫问题。

 

和这个不一样。

 

这个题目:一个人要胜出,则要胜了所有右边的人,同时也要胜出左边的人。因为是围成一个圈,所以该人胜出的话,最终肯定是自己跟自己相遇。那么,这种情况下,把圈展开成一个链,将该链延长一倍,如果i和i+n可以相遇,则说明i可以胜出。i人向右决斗,i+n向左决斗

 

如果两个人可以相遇,用meet[i,j]来表示

meet[i,j]= true if meet[i,k] and meet[k,j] and (e[i,k] or e[j,k])=true

false

 

11, 科学家实验陨石

 

总共获得了n1块A星的和n2块B星的,每次实验需要各一块,实验完了后不能回收。

总共实验min(n1,n2);

 

求每次试验的绝对值和的最小值

 

先证明一下两个递增序列,a1<b1,a2<b2,  |a2-a1|+|b2-b1|<=|b2-a1|+|b1-a2|

 

------a1----------------b1-------------

         - -

-

- O -

------a2----------------b2--------------

由上图根据两条边之和大于第三边可以直接证明上面的式子

 

所以就可以放心的使用动态规划了

对两列数据由小到大排序,少的用i表示,多的用j表示

F[i,j]=min(F[i,j-1],F[i-1][j-1]+dis(i,j))      j>i

  F[i-1][j-1]+dis(i,j)     j=i

 

编程暂时省略,因为这个题目比较简单

12,理想收入问题

只有一元的本金,知道每天的股价为v[i], 求M天之后的理想收入,能够获得的最大的收入

 

假设第i天的理想收入为F[i]

则有F[i]=max(F[j]/v[k])*v[i]; j<=k<i

令M[i]=max(F[j]/v[k])=max(M[i-1],MF[i-1]/v[i]);M[i]表示在第i天可以得到的最多股票数,MF[i-1]表示前i-1天可以取得的最大收入

MF[i]=Max(MF(i-1),F(i-1))

 

13. 一般的RMQ问题 (Range Minimum/Maximum Query)

 

对于给定的N与N个整数A[1...N],M与M对下标(x,y)(x<=y),对于每对下标(x,y)求出A[x...y]中最小数的下标
        解法:
                预处理,对于区间中每一个点A,设计以A为左端点的floor(logN)+1个区间
                [A,A+2^0-1], [A,A+2^1-1],...,[A, A+2^floor(logN)-1]
在求解的过程中,按照区间长度依次求解。[A,A+2^(i+1)-1],可以通过两个等长的子区间[A,A+2^i-1]和[A+2^i,A+2^(i+1)-1];
       取用方法:
A,当区间的重叠对结果无影响的时候,例如求最大最小值(本题所述,则根据区间[A,A+2^k-1]与[B-2^k+1,B]来计算
B,当区间的重叠对结果有影响的时候,例如统计数字的多少等等,将[A,B]划分为[A,A+2^k-1],
[A+2^K,A+2^k+2^(floor(log(B-(A+2^k)+1)))-1],每次使用对数直接获得划分点。所以至多分成了floor(log(B-A+1))+1个区间。
所以这样处理的时间复杂度为logN
本题中,所述的所有对数,均是以2为底。
  本题中,开一个数组,行下标表示区间开始端A,列座标表示区间结束端B

 

14, 关于分石子问题的动态规划解法

有n个石头,k个框子。把n个石头按顺序放入k个框子,比如1~3放入1,4~6放入2,要求最大重量的框子的重量最小的放法。

设石子的重量分别为Q1,Q2,...

g(i,j)=Qi+,...,+Qj;

f(i,j)表示把i个石子放到j个框的最大重量框的重量。

则f(i,j)=minj-1<=p<i (f(i,j),max(f(p,j-1),g(p+1,i)));

g(i,i)=Qi ,f(1,1)=g(1,1),f(i,1)=g(1,i);

1<=i<=n;

1<=j<=k;

如果提前把Si =Q1+,..,+Qi 计算出来,g(j,k)=Sk -Sj-1 则时间复杂度为O(N2 )

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