数据结构(python) —— 【34: 动态规划之钢条切割问题】

钢条切割问题

1. 问题

某公司出售钢条，出售价格与钢条长度之间的关系如下表:
问题:现有一段长度为n的钢条和上面的价格表，求切割钢条方案，使得总收益最大。

2. 思路

思考: 长度为n的钢条的不同切割方案有几种?
有2n−12^{n-1}2n−1种，因为有n−1n-1n−1个可以切割的地方，每个位置都有切与不切两种选择，所以是2n−12^{n-1}2n−1种，但是这种方法不太合适，因为如果n太大的时候，切割方案会指数爆炸，效率不高。

2.1 最优子结构

昨天有讲动态规划，动态规划(DP)的思想 = 最优子结构(递推式) + 重复子问题，那么我们可以看看这道题目的最优子结构:

可以将求解规模为n的原问题，划分为规模更小的子问题:完成一次切割后，可以将产生的两段钢条看成两个独立的钢条切个问题。
组合两个子问题的最优解，并在所有可能的两段切割方案中选取组合收益最大的，构成原问题的最优解。
钢条切割满足最优子结构:问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解。

最优子结构(大的问题切割为小的子问题，如果子问题有最优解并且这些最优解解能算大问题的解，即最优子结构)

2.2 递推式

我们再来看看这道问题的递推式:
设长度为n的钢条切割后最优收益值为rn，可以得出递推式:
rn=max(pn,r1+rn−1,r2+rn−2,...,rn−1十r1)r_n=max(p_n,r_1 +r_{n-1},r_2+r_{n-2},...,r_{n-1}十r_1)rn=max(pn,r1+rn−1,r2+rn−2,...,rn−1十r1)
第一个参数pnp_npn表示不切割，其他n−1n-1n−1个参数分别表示另外n−1n-1n−1种不同切割方案，对方案i=1,2...n−1i=1,2...n-1i=1,2...n−1，将钢条切割为长度为iii和n−in-in−i两段，方案i的收益为切割两段的最优收益之和，考察所有的iii，选择其中收益最大的方案！

3. 代码

从递推式，我们想到可以用递归求解！有结束条件，又是调用自身

'''
TOPIC: 钢条切割: 递归实现
author: Blue
time: 2020-08-19
QQ: 2458682080
'''# 价格列表，下标即为长度
p = [0, 1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20, 24, 30]def cut_rod_recurision_1(p, n):if n == 0:return 0else:res = p[n]for i in range(1, n):res = max(res, cut_rod_recurision_1(p, i) + cut_rod_recurision_1(p, n - i))# 递归2次，所以慢return res
print(cut_rod_recurision_1(p, 10))

结果为: 30，即当钢条长度n=10时，最大总收益为30！

4. 思路改进

昨天的博客里说到了，当n变大时，递归的效率其实也不高，那么有什么方法可以进行改进呢？我们想，上面的递推式，我们取的是max(ri+rn−i)max(r_i +r_{n-i})max(ri+rn−i)，即算当i确定时，就要进行两次递归，那么是不是可以减少递归的次数呢？
这里我们就进行改进：

从钢条的左边切割下长度为i的一段，只对右边剩下的一段继续进行切割，左边的不再切割
递推式简化为rn=max⁡1<j≤m(pi+rn−i)r_n=\max\limits_{1<j\leq m}(p_i+r_{n-i})rn=1<j≤mmax(pi+rn−i)
不做切割的方案就可以描述为:左边一段长度为n，收益为pnp_npn，剩余一段长度为0，收益为r0r_0r0=0。

这样对于每一个i，我们就减少了递归的次数，增加了效率！

5. 代码改进

# 简化后的算法
def cut_rod_recurision_2(p, n):if n == 0:return 0else:res = 0for i in range(1, n+1):res = max(res, p[i] + cut_rod_recurision_2(p, n-i))  # 递归一次，所以快return res

6. 思路再改进

其实我们思路改进后，还是用到了递归，只不过是减少了递归的使用次数而已，所以当n过大时，算法还是无法承受，效率不高。我们之前的两种方法，改进前以及改进后，都用到了递归，递推式分别为:
rn=max(pn,r1+rn−1,r2+rn−2,...,rn−1十r1)r_n=max(p_n,r_1 +r_{n-1},r_2+r_{n-2},...,r_{n-1}十r_1)rn=max(pn,r1+rn−1,r2+rn−2,...,rn−1十r1)
rn=max⁡1<j≤m(pi+rn−i)r_n=\max\limits_{1<j\leq m}(p_i+r_{n-i})rn=1<j≤mmax(pi+rn−i)
可以发现，这两种方法都是自上而下的切割方法。什么叫做自上而下的切割方法呢？就是把长度为n的进行切割为两段，再分别计算两段的最优价值，就这样，一步一步切割，一步一步计算，最后到不能切割为止，得到结果！时间复杂度为O(2n)O(2^n)O(2n)!
那这里，我们就提出了 动态规划(DP)的思路：
自底向上的方法: 从短到长，把长度从0~n的钢条最优价格求出来，因为每次求出长度后都用列表储存，所以计算后面的长度时，直接从列表里取出相应切割方案对应的价值，相加即可，不需要递归，大大增加了效率！

7. 代码再改进

def cut_rod_dp(p, n):r = [0]for i in range(1, n+1):  # 下标i对应的数字就是长度为n=i的钢条的最优价格，所以i从1开始，把长度从1~n的钢条最优价格求出来res = 0for j in range(1, i+1):  # 求当n确定时，利用递推式求出此时的最优价格res = max(res, p[j] + r[i - j])r.append(res)return r[n]

思路很简单，代码也很简单！
当然，有了最大价值，我们还需要知道切割方案：

'''
TOPIC: 钢条切割: 自顶向下实现
author: Blue
time: 2020-08-19
QQ: 2458682080
'''# 重构解
def cut_rod_extend(p, n):r = [0]s = [0]for i in range(1, n+1):  # 下标i对应的数字就是长度为n=i的钢条的最优价格，所以i从1开始res_r = 0  # 记录价格的最大值res_s = 0  # 记录价格最大值对应方案的左边不切割部分的长度for j in range(1, i+1):if p[j] + r[i - j] > res_r:res_r = p[j] + r[i - j]res_s = jr.append(res_r)s.append(res_s)return r[n], s# 获取切割方案
def cut_rod_solution(p, n):r, s = cut_rod_extend(p, n)ans = []while n > 0:ans.append(s[n])n -= s[n]return ans

所有代码为:

# 自底向上的方法
def cut_rod_dp(p, n):r = [0]for i in range(1, n+1):  # 下标i对应的数字就是长度为n=i的钢条的最优价格，所以i从1开始，把长度从1~n的钢条最优价格求出来res = 0for j in range(1, i+1):  # 求当n确定时，利用递推式求出此时的最优价格res = max(res, p[j] + r[i - j])r.append(res)return r[n]# print(c2(p, 20))
# print(cut_rod_dp(p, 20))# 重构解
def cut_rod_extend(p, n):r = [0]s = [0]for i in range(1, n+1):  # 下标i对应的数字就是长度为n=i的钢条的最优价格，所以i从1开始res_r = 0  # 记录价格的最大值res_s = 0  # 记录价格最大值对应方案的左边不切割部分的长度for j in range(1, i+1):if p[j] + r[i - j] > res_r:res_r = p[j] + r[i - j]res_s = jr.append(res_r)s.append(res_s)return r[n], s# 获取切割方案
def cut_rod_solution(p, n):r, s = cut_rod_extend(p, n)ans = []while n > 0:ans.append(s[n])n -= s[n]return ansr, s = cut_rod_extend(p, 20)
print(s)
print(cut_rod_dp(p, 20))

结果为:

[0, 1, 2, 3, 2, 2, 6, 1, 2, 3, 10]  # 切割方案
30  # 最大价值

钢条切割问题——自底向上递归实现
时间复杂度O(n^2)

8. 总结

钢条切割问题——动态规划解法
递归算法由于重复求解相同子问题，效率极低
动态规划的思想:

每个子问题只求解一次，保存求解结果
之后需要此问题时，只需查找保存的结果

动态规划问题关键特征
什么问题可以使用动态规划方法?

最优问题
最优子结构
- 原问题的最优解中涉及多少个子问题
- 在确定最优解使用哪些子问题时，需要考虑多少种选择
重叠子问题