相信很多小伙伴刷题的时候面对力扣上近两千到题目,感觉无从下手,我花费半年时间整理了leetcode刷题指南,不仅有详细经典题目刷题顺序而且对应题解来排好了,难点还有视频讲解,按照list一道一道刷就可以了,绝对是最强攻略!

什么是动态规划

动态规划,英文:Dynamic Programming,简称DP,如果某一问题有很多重叠子问题,使用动态规划是最有效的。

所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的,这一点就区分于贪心,贪心没有状态推导,而是从局部直接选最优的,

在关于贪心算法,你该了解这些!中我举了一个背包问题的例子。

例如:有N件物品和一个最多能背重量为W 的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i] 。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。

动态规划中dp[j]是由dp[j-weight[i]]推导出来的,然后取max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i])。

但如果是贪心呢,每次拿物品选一个最大的或者最小的就完事了,和上一个状态没有关系。

所以贪心解决不了动态规划的问题。

其实大家也不用死扣动规和贪心的理论区别,后面做做题目自然就知道了

而且很多讲解动态规划的文章都会讲最优子结构啊和重叠子问题啊这些,这些东西都是教科书的上定义,晦涩难懂而且不实用。

大家知道动规是由前一个状态推导出来的,而贪心是局部直接选最优的,对于刷题来说就够用了。

上述提到的背包问题,后序会详细讲解。

动态规划的解题步骤

做动规题目的时候,很多同学会陷入一个误区,就是以为把状态转移公式背下来,照葫芦画瓢改改,就开始写代码,甚至把题目AC之后,都不太清楚dp[i]表示的是什么。

这就是一种朦胧的状态,然后就把题给过了,遇到稍稍难一点的,可能直接就不会了,然后看题解,然后继续照葫芦画瓢陷入这种恶性循环中

状态转移公式(递推公式)是很重要,但动规不仅仅只有递推公式。

对于动态规划问题,我将拆解为如下五步曲,这五步都搞清楚了,才能说把动态规划真的掌握了!

  • 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
  • 确定递推公式
  • dp数组如何初始化
  • 确定遍历顺序
  • 举例推导dp数组

一些同学可能想为什么要先确定递推公式,然后在考虑初始化呢?

因为一些情况是递推公式决定了dp数组要如何初始化!

后面的讲解中我都是围绕着这五点来进行讲解。

可能刷过动态规划题目的同学可能都知道递推公式的重要性,感觉确定了递推公式这道题目就解出来了。

其实 确定递推公式 仅仅是解题里的一步而已!

一些同学知道递推公式,但搞不清楚dp数组应该如何初始化,或者正确的遍历顺序,以至于记下来公式,但写的程序怎么改都通过不了。

后序的讲解的大家就会慢慢感受到这五步的重要性了。

动态规划应该如何debug

相信动规的题目,很大部分同学都是这样做的。

看一下题解,感觉看懂了,然后照葫芦画瓢,如果能正好画对了,万事大吉,一旦要是没通过,就怎么改都通过不了,对 dp数组的初始化,递归公式,遍历顺序,处于一种黑盒的理解状态。

写动规题目,代码出问题很正常!

找问题的最好方式就是把dp数组打印出来,看看究竟是不是按照自己思路推导的!

一些同学对于dp的学习是黑盒的状态,就是不清楚dp数组的含义,不懂为什么这么初始化,递推公式背下来了,遍历顺序靠习惯就是这么写的,然后一鼓作气写出代码,如果代码能通过万事大吉,通过不了的话就凭感觉改一改。

这是一个很不好的习惯!

做动规的题目,写代码之前一定要把状态转移在dp数组的上具体情况模拟一遍,心中有数,确定最后推出的是想要的结果

然后再写代码,如果代码没通过就打印dp数组,看看是不是和自己预先推导的哪里不一样。

如果打印出来和自己预先模拟推导是一样的,那么就是自己的递归公式、初始化或者遍历顺序有问题了。

如果和自己预先模拟推导的不一样,那么就是代码实现细节有问题。

这样才是一个完整的思考过程,而不是一旦代码出问题,就毫无头绪的东改改西改改,最后过不了,或者说是稀里糊涂的过了

这也是我为什么在动规五步曲里强调推导dp数组的重要性。

举个例子哈:在「代码随想录」刷题小分队微信群里,一些录友可能代码通过不了,会把代码抛到讨论群里问:我这里代码都已经和题解一模一样了,为什么通过不了呢?

发出这样的问题之前,其实可以自己先思考这三个问题:

  • 这道题目我举例推导状态转移公式了么?
  • 我打印dp数组的日志了么?
  • 打印出来了dp数组和我想的一样么?

如果这灵魂三问自己都做到了,基本上这道题目也就解决了,或者更清晰的知道自己究竟是哪一点不明白,是状态转移不明白,还是实现代码不知道该怎么写,还是不理解遍历dp数组的顺序。

然后在问问题,目的性就很强了,群里的小伙伴也可以快速知道提问者的疑惑了。

注意这里不是说不让大家问问题哈, 而是说问问题之前要有自己的思考,问题要问到点子上!

大家工作之后就会发现,特别是大厂,问问题是一个专业活,是的,问问题也要体现出专业!

如果问同事很不专业的问题,同事们会懒的回答,领导也会认为你缺乏思考能力,这对职场发展是很不利的。

所以大家在刷题的时候,就锻炼自己养成专业提问的好习惯。

总结

这一篇是动态规划的整体概述,讲解了什么是动态规划,动态规划的解题步骤,以及如何debug。

动态规划是一个很大的领域,今天这一篇讲解的内容是整个动态规划系列中都会使用到的一些理论基础。

在后序讲解中针对某一具体问题,还会讲解其对应的理论基础,例如背包问题中的01背包,leetcode上的题目都是01背包的应用,而没有纯01背包的问题,那么就需要在把对应的理论知识讲解一下。

大家会发现,我讲解的理论基础并不是教科书上各种动态规划的定义,错综复杂的公式。

这里理论基础篇已经是非常偏实用的了,每个知识点都是在解题实战中非常有用的内容,大家要重视起来哈。

今天我们开始新的征程了,你准备好了么?

我是程序员Carl,可以找我组队刷题,也可以在B站上找到我,本文leetcode刷题攻略已收录,更多精彩算法文章尽在公众号:代码随想录,关注后就会发现和「代码随想录」相见恨晚!

如果感觉对你有帮助,不要吝啬给一个

关于动态规划,你该了解这些!相关推荐

  1. 伍六七带你学算法 动态规划 ——不同路径

    力扣 62. 不同路径 难度 中等 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 (起始点在下图中标记为"Start" ). 机器人每次只能向下或者向右移动一步.机器人试图达到网格 ...

  2. 由动态规划计算编辑距离引发的思考

    简单介绍 编辑距离算法: https://www.cnblogs.com/BlackStorm/p/5400809.html https://wizardforcel.gitbooks.io/the- ...

  3. LeetCode 10. Regular Expression Matching python特性、动态规划、递归

    前言 本文主要提供三种不同的解法,分别是利用python的特性.动态规划.递归方法解决这个问题 使用python正则属性 import reclass Solution2:# @return a bo ...

  4. 【动态规划】Part1

    1. 硬币找零 题目描述:假设有几种硬币,如1.3.5,并且数量无限.请找出能够组成某个数目的找零所使用最少的硬币数. 分析:   dp [0] = 0            dp [1] = 1 + ...

  5. 2016.4.2 动态规划练习--讲课整理

    1.codevs1742 爬楼梯  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 小明家外面有一个长长的楼梯,共N阶.小明的腿 ...

  6. 算法设计与分析第4章 动态规划(二)【DP序列问题】

    第3章 动态规划(二)[DP序列问题] 3.2 DP序列问题 (51nod的动态规划教程很不错,讲解很详细,以下分析来自51nod) 1.矩阵取数问题 给定一个m行n列的矩阵,矩阵每个元素是一个正整数 ...

  7. 算法设计与分析第4章 动态规划(一)【背包问题】

    第3章动态规划(一)[背包问题] 基本思想: 动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的.不同子问题的数目常常只有多项式量级.在用 ...

  8. ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 7 - Approximate Dynamic Programming

    Note 7 - 近似动态规划 Approximate Dynamic Programming 7. 近似动态规划 (Approximate Dynamic Programming) 7.1 近似架构 ...

  9. ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 6 - Mitigating the Curse of Dimensionality

    Note 6 Mitigating the Curse of Dimensionality 减轻维度诅咒 6. Mitigating the Curse of Dimensionality 减轻维度诅 ...

  10. ADPRL - 近似动态规划和强化学习 - Note 5 - Banach Fixed Point Theorem in Dynamic Programming

    动态规划中的巴拿赫不动点定理 5. Banach Fixed Point Theorem in Dynamic Programming 5.1 巴拿赫不动点定理定理 (Banach fixed poi ...

最新文章

  1. ssh配置公钥_如何使用公钥认证免密码ssh远程登录Linux服务器
  2. [无排版]redis基本数据结构的应用
  3. python爬虫爬取csdn博客专家所有博客内容
  4. python3精要(33)-字典解析与集合解析,if else 用于解析
  5. android studio 3.0设置字体
  6. 蝴蝶曲线python_ProE常用曲线方程:Python Matplotlib 版本代码(蝴蝶曲线)
  7. python几多级证书_Openssl 生成多级证书
  8. html5 弹性布局
  9. Python中如何获得数组或者列表按大小排序后元素的索引列表
  10. mysql 使用concat模糊查询
  11. java sun包无法引用_关于java包的问题,自己创建一个包,里面放了源文件,却包外无法引用:具体见问题补充...
  12. Stanford NLP 第四课 神经网络复习
  13. 深度学习岗位面试记录
  14. 银联网关支付,退款java实现
  15. 新版手机离线地图GPS定位程序
  16. 51单片机利用STC-ISP下载软件时串口打开失败怎么办?
  17. Java程序设计 北京大学 Week8测试
  18. DCT变换和DFT变换
  19. python的金融计算器_货币的时间价值 —— 带着Python玩金融(1)
  20. 谷哥学术2022年2月份资源分享下载列表14/20

热门文章

  1. linux安装启动svn
  2. Linux下七牛云存储qrsync命令行上传同步工具
  3. Sql Server 的sa用户被禁用
  4. ZOJ 3645高斯消元
  5. ASP.NET Ajax In Action!读书笔记1
  6. ceph对接openstack环境
  7. 原来体检报告是这么看的,赶紧收藏!
  8. 2018/12/06 L1-022 L1-022 奇偶分家 Java
  9. 关于Bean Validation
  10. 关于visual studio 2015 智能提示英文,而非中文的解决方案