摘要:概要本文只是簡單的介紹動態(tài)規(guī)劃遞歸非遞歸算法實(shí)現(xiàn)案例一題目一求數(shù)組非相鄰最大和題目描述在一個數(shù)組中,找出一組不相鄰的數(shù)字,使得最后的和最大。
概要
本文只是簡單的介紹動態(tài)規(guī)劃遞歸、非遞歸算法實(shí)現(xiàn)
案例一 題目一:求數(shù)組非相鄰最大和[題目描述]
在一個數(shù)組arr中,找出一組不相鄰的數(shù)字,使得最后的和最大。
[示例輸入]
arr=1 2 4 1 7 8 3
[示例輸出]
15
from functools import wraps def memoDeco(func): """ memoDeco主要是緩存已遍歷的節(jié)點(diǎn),減少遞歸內(nèi)存開銷 """ cashe={} @wraps(func) def wrapper(*args): if args not in cashe: cashe[args]=func(*args) return cashe[args] return wrapper @memoDeco def recMaxArray(array,index): if index==0: return array[0] elif index==1: return max(array[0],array[1]) else: return max(recMaxArray(array,index-2)+array[index],recMaxArray(array,index-1)) if __name__=="__main__": array=(1,2,4,1,7,8,3) print(recMaxArray(array,len(array)-1))非遞歸實(shí)現(xiàn)
def dpMaxArray(array): """ 代碼講解詳見引用一:正月點(diǎn)燈籠講解 """ lens=len(array) maxArray=[0]*(lens) maxArray[0]=array[0] maxArray[1]=max(array[0],array[1]) for i in range(2,lens): maxArray[i]=max(maxArray[i-2]+array[i],maxArray[i-1]) return maxArray[-1] if __name__=="__main__": array=(1,2,4,1,7,8,3) print(dpMaxArray(array))案例二
[題目描述]
給定一個正整數(shù)s, 判斷一個數(shù)組arr中,是否有一組數(shù)字加起來等于s。
[示例輸入]
arr=3 34 4 12 5 3
s=9
[實(shí)例輸出]
true
from functools import wraps #和第一題一樣,套用裝飾器可以做一個緩存節(jié)點(diǎn)作用 def memoDeco(func): """ memoDeco主要是緩存已遍歷的節(jié)點(diǎn),減少遞歸內(nèi)存開銷 """ cashe = {} @wraps(func) def wrapper(*args): if args not in cashe: cashe[args] = func(*args) return cashe[args] return wrapper @memoDeco def recSubSet(arr, index, tar_num): if index == 0: return arr[0] == tar_num elif tar_num == 0: return True elif arr[index] > tar_num: return recSubSet(arr, index - 1, tar_num) else: return recSubSet(arr, index - 1, tar_num) or recSubSet(arr, index - 1, tar_num - index) if __name__ == "__main__": arr = (3, 34, 4, 12, 5, 3) tar_num = 13 index = len(arr) - 1 print(recSubSet(arr, index, tar_num))非遞歸實(shí)現(xiàn)
""" 多維數(shù)組構(gòu)建用python第三方庫numpy比較方便 代碼講解詳見引用一:正月點(diǎn)燈籠講解 """ import numpy as np def dpSubSet(arr, tar_num): subSet = np.zeros((len(arr), tar_num + 1), dtype=bool) subSet[:, 0] = True subSet[0, :] = False subSet[0, arr[0]] = True for i in range(1, len(arr)): for j in range(1, tar_num + 1): if arr[i] > j: subSet[i, j] = subSet[i - 1, j] else: subSet[i, j] = subSet[i - 1, j] or subSet[i - 1, j - arr[i]] return subSet[-1, -1] if __name__ == "__main__": arr = (3, 34, 4, 12, 5, 3) tar_num = 13 print(dpSubSet(arr, tar_num))引用
1,正月點(diǎn)燈籠-動態(tài)規(guī)劃
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摘要:代碼實(shí)現(xiàn)見下面評論對應(yīng)代碼動態(tài)規(guī)劃基本思想和分治法基本思想有共同的地方,不同的是子問題往往不是獨(dú)立的,有事母問題要借助子問題的解來判斷,因此把已經(jīng)計(jì)算好的問題記錄在表格中,后續(xù)如果需要查詢一下,可以避免重復(fù)計(jì)算,這是動態(tài)規(guī)劃的基本思想。 作者:心葉時間:2018-05-01 19:28 本文對應(yīng)github地址:https://github.com/yelloxing/... 以上實(shí)現(xiàn)...
摘要:這是一個簡單的遞歸函數(shù),你可以使用它來生成數(shù)列中指定序號的數(shù)值這個函數(shù)的問題在于它的執(zhí)行效率非常低有太多值在遞歸調(diào)用中被重新計(jì)算。 本章內(nèi)容銜接上一章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法:二分查找 內(nèi)容提要 兩種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): 數(shù)組 常見操作: 數(shù)組降維、數(shù)組去重 鏈表 遞歸:遞歸是很多算法都使用的一種編程方法 - 如何將問題分成基線條件和遞歸條件 - 分而治之策略解決棘手問題 ...
摘要:這是一個簡單的遞歸函數(shù),你可以使用它來生成數(shù)列中指定序號的數(shù)值這個函數(shù)的問題在于它的執(zhí)行效率非常低有太多值在遞歸調(diào)用中被重新計(jì)算。 本章內(nèi)容銜接上一章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法:二分查找 內(nèi)容提要 兩種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): 數(shù)組 常見操作: 數(shù)組降維、數(shù)組去重 鏈表 遞歸:遞歸是很多算法都使用的一種編程方法 - 如何將問題分成基線條件和遞歸條件 - 分而治之策略解決棘手問題 ...
摘要:動態(tài)規(guī)劃法用表示最大子數(shù)組的結(jié)束下標(biāo)為的情形,則對于,有這樣就有了一個子結(jié)構(gòu),對于初始情形,遍歷就能得到這個數(shù)組,其最大者即可最大子數(shù)組的和。動態(tài)規(guī)劃法想法巧妙,運(yùn)行效率也高,但是沒有普遍的適用性。 問題簡介 ??本文將介紹計(jì)算機(jī)算法中的經(jīng)典問題——最大子數(shù)組問題(maximum subarray problem)。所謂的最大子數(shù)組問題,指的是:給定一個數(shù)組A,尋找A的和最大的非空連續(xù)...
摘要:程序員小吳打算使用動畫的形式來幫助理解遞歸,然后通過遞歸的概念延伸至理解動態(tài)規(guī)劃算法思想。因此,分治策略一般用來解決子問題相互對立的問題,稱為標(biāo)準(zhǔn)分治,而動態(tài)規(guī)劃用來解決子問題重疊的問題。難點(diǎn)就在于找出動態(tài)規(guī)劃中的這三個概念。 在學(xué)習(xí)「數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法」的過程中,因?yàn)槿肆?xí)慣了平鋪直敘的思維方式,所以「遞歸」與「動態(tài)規(guī)劃」這種帶循環(huán)概念(繞來繞去)的往往是相對比較難以理解的兩個抽象知識點(diǎn)。...
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