什么是记忆化搜索

在递归函数中, 在函数返回前，记录函数的返回结果。在下一次以同样参数访问函数时直接返回记录下的结果

也就是对递归树进行剪枝，遇到已经计算过的节点就不再继续往下计算，直接返回储存在hash table中的值

记忆化搜索函数的三个特点

函数有返回值

函数返回结果和输入参数有关，和其他全局状态无关

参数列表中传入哈希表或者其他用于记录计算结果的数据结构

记忆化搜索 vs 动态规划

记忆化搜索是动态规划的一种实现方式, 也就是top-down approach

动态规划的另一种实现方式是多重循环 (找出动态转移方程，循环遍历)，也就是bottom-up approach

三种适用于DP的场景

三种不适用于DP的场景

Examples:

Leetcode 140: 单词拆分 II

/*
利用dfs搜索 + 回溯
对于字符串 ss，如果某个前缀是单词列表中的单词，则拆分出该单词，然后对 s 的剩余部分继续拆分。如果可以将整个字符串 s 拆分成单词列表中的单词，则得到一个句子
Example:
catsanddog
c 不在字典里
ca 不在字典里
cat在字典里，所以将剩余部分 sanddog 送入递归， 进入下一层
以此类推
回溯时将每一层的字符串加入前一层返回的字符串优化: 记忆化搜索
以上方法在个别测试用例时会超时，所以需要记忆化搜索剪枝
第一次查找后，用一个map记录每个index的答案
下次再遇到就直接用
*/class Solution {public List<String> wordBreak(String s, List<String> wordDict) {//用一个map实现记忆化搜索： <index, 这个index之后的所有答案>Map<Integer, List<String>> memo = new HashMap<>(); return dfs(s, wordDict, 0, memo);}public List<String> dfs(String s, List<String> wordDict, int startIndex, Map<Integer, List<String>> memo) {//查看目前的startIndex是否已经被查找过，如果是，则直接返回答案if (memo.get(startIndex) != null) {return memo.get(startIndex);}//如果startIndex等于length，则说明已经触底，返回空if (startIndex == s.length()) {List<String> list = new ArrayList<>();list.add("");return list;}List<String> ans = new ArrayList<>();for (int i = startIndex; i <= s.length(); i++) {//如果startIndex到 i - 1 组成的字符串在字典里 （substring方法不包括最后的i，所以for loop是  i <= s.length()）if (wordDict.contains(s.substring(startIndex, i))) {//i为startIndex，进入下一次递归List<String> tempList = dfs(s, wordDict, i, memo);//处理返回的答案，将startIndex到i组成的字符串加入到 返回的list中的每个字符串for (String tempString: tempList) {//如果字符串为空，则后面不能有空格，特殊处理if (tempString == "") {ans.add(s.substring(startIndex, i));continue;}ans.add(s.substring(startIndex, i) + " " + tempString);}}//记录startIndex的所有答案memo.put(startIndex, ans);}return ans;}
}

Leetcode 44: 通配符匹配

/*
本题有两种解法：
第一种：记忆化递归
分别用ss和pp遍历字符串s和p
case 1：如果 ss==pp 或者 pp= "?" 则ss++, pp++, 进入下一层递归
case 2：如果 pp == "*"for (int i = s_start; i <= s.length(); i++) {将 i 和 pp + 1 送入递归函数, 进行对比}使用两个boolean数组：记录 visited[i][j] 和 results[i][j]第二种：动态规范
*/class Solution {public boolean isMatch(String s, String p) {if (s ==null || p == null) {return false;}boolean [][] visited = new boolean[s.length()][p.length()];boolean [][] results = new boolean[s.length()][p.length()];return helper(s, 0, p, 0, visited, results);}public boolean helper(String s, int s_start, String p, int p_start,boolean [][] visited, boolean [][] results) {//如果p_start等于p.length，则说明p字符串已经处理完毕，s需要也处理完毕，否则就是false    //注意这里是p.length 不是 p.length - 1                 if (p_start == p.length()) {return s_start == s.length();}//如果s字符串处理完毕，则p剩下的字符需要全部是 *if (s_start == s.length()) {return ifAllStar(p, p_start);}//判断目前的index是否处理过if (visited[s_start][p_start]) {return results[s_start][p_start];}char pp = p.charAt(p_start);char ss = s.charAt(s_start);boolean match = false;if (pp != '*') { //如果 ss==pp 或者 pp= "?" 则ss++, pp++, 进入下一层递归match = ifSameChar(ss, pp) && helper(s, s_start + 1, p, p_start + 1, visited, results);}else {//这行代码和下面注释掉的fou loop是一个意思， 本质是 将 i不断递增 然后 和 pp + 1 送入递归函数, 进行对比//注释掉的代码有点慢match = helper(s, s_start, p, p_start + 1, visited, results) || helper(s, s_start + 1, p, p_start, visited, results);}/*else {for (int i = s_start; i <= s.length(); i++) {match = helper(s, i, p, p_start + 1, visited, results) || match;}}*/results[s_start][p_start] = match;visited[s_start][p_start] = true;return match;}private boolean ifAllStar(String p, int p_start) {for(int i = p_start; i < p.length(); i++) {if (p.charAt(i) != '*') {return false;}}return true;}private boolean ifSameChar(char s, char p) {return (s == p || p == '?');}
}

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