算法洗脑系列(8篇)——第七篇 动态规划
今天跟大家分享下算法思想中比较难的一种"动态规划",动态规划给人像是作战时常用的“迂回战术”,或者说是
游击战,在运动中寻找突破口。
一: 思想
首先要了解”动态规划“,必须先知道什么叫做”多阶段决策“,百科里面对这个问题解释的很全,我就load一段出来,
大家得要好好品味,好好分析。
上面图中最后一句话就定义了动态规划是要干什么的问题。
二:使用规则
现在我们知道动态规划要解决啥问题了,那么什么情况下我们该使用动态规划呢?
① 最优化原理(最优子结构性质):
如果一个问题的最优策略它的子问题的策略也是最优的,则称该问题具有“最优子结构性质”。
② 无后效性:
当一个问题被划分为多个决策阶段,那么前一个阶段的策略不会受到后一个阶段所做出策略的影响。
③ 子问题的重叠性:
这个性质揭露了动态规划的本质,解决冗余问题,重复的子问题我们可以记录下来供后阶段决策时
直接使用,从而降低算法复杂度。
三:求解步骤
① 描述最优解模型。
② 递归的定义最优解,也就是构造动态规划方程。
③ 自底向上的计算最优解。
④ 最后根据计算的最优值得出问题的最佳策略。
四:与其他算法的差异
① 递归: 递归采用的是“由上而下”的解题策略并带有可能的”子问题“重复调用,时间复杂度自然高。
而”动态规划“采用”自下而上“并带有临时存储器保存上一策略的最优解,空间换时间。
② 分治: 同样两者都是将问题划分为很多的子问题,不同的是”动态规划“中各子问题是相互联系的。
③ 贪心: 要注意的是贪心算法每走一步都是不可撤回的,而动态规划是在一个问题的多种策略中寻找
最优策略,所以动态规划中前一种策略可能会被后一种策略推翻。
五:举例
动态规划中,最经典最著名的例子莫过于”背包问题“,现有:
苹果: 1kg 12¥
梨子: 1kg 3¥
葡萄: 1kg 10¥
板栗: 1kg 25¥
现有一个背包,只能装3kg水果,那么如何得到物品价值最大化?
using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text; namespace BeiBao{ public class Program { static void Main(string[] args) { Goods goods = new Goods() { LimitWeight = 3, LimitNum = 4, Weight = new double[4] { 1, 1, 1, 1 }, Value = new double[4] { 12, 3, 10, 25 } }; BackPack(goods, 0, 0, goods.Value.Sum()); Console.WriteLine("经过最优化求解:\n"); for (int i = 0; i < goods.Selected.Length; i++) { if (goods.Selected[i]) { Console.WriteLine("重量:" + goods.Weight[i] + " 价值:" + goods.Value[i]); } } Console.Read(); } static double maxValue; static bool[] selected = new bool[4]; static void BackPack(Goods good, int i, double tw, double tv) { //当前追加物品的重量 var currentWeight = tw + good.Weight[i]; //当前重量小于限制重量则继续追加 if (currentWeight <= good.LimitWeight) { selected[i] = true; //如果当前不是最后一个商品,则继续追加 if (i < good.LimitNum - 1) { BackPack(good, i + 1, tw + good.Weight[i], tv); } else { for (int k = 0; k < good.LimitNum; k++) { good.Selected[k] = selected[k]; } maxValue = tv; } } selected[i] = false; //这里就体现了动态规划的根本目的,解决冗余 if (tv - good.Value[i] > maxValue) { if (i < good.LimitNum - 1) { //排除当前物品所剩余的价值总值 var exceptNotSelectedValue = tv - good.Value[i]; BackPack(good, i + 1, tw, exceptNotSelectedValue); } else { for (int k = 0; k < good.LimitNum; k++) { good.Selected[k] = selected[k]; } maxValue = tv - good.Value[i]; } } } } #region 商品的实体 /// <summary> /// 商品的实体 /// </summary> public class Goods { public double[] Value = new double[4]; public double[] Weight = new double[4]; public bool[] Selected = new bool[4]; public int LimitNum { get; set; } public double LimitWeight { get; set; } } #endregion}
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