动态规划题目汇总
斐波那契数列:1,1,2,3,5,8,13......
递归一把解决三类问题:1.数据定义是按照递归的(斐波那契数列)。2.问题解法是按递归算法实现的。 3.数据形式是按照递归形式定义的。
递归的一般形式:
cpp
void rec(形参列表)
{
if(test) return; //边界条件
//!!!注意!!! 递归一定要有边界条件!!!否则就会死循环!!!
rec(实参列表) //递归调用
语句序列2 //递归返回段(回溯)
}
- 有一种兔子,从出生后第3个月起每个月都生一只兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一只兔子。例:假设一只兔子第3个月出生,那么它第5个月开始会每个月生一只兔子。一月的时候有一只兔子,假如兔子都不死,问第n个月的兔子总数为多少?
输入一个int型整数表示第n个月
输出对应的兔子总数
cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int total(int n);
int total(int n)
{
if(n==1||n==2)//这个叫边界条件
return 1;
else
return total(n-1)+total(n-2);//递归调用
}
int main() {
//斐波那契数列
int n,num;
cin>>n;
num=total(n);
cout<<num;
}
- 把m个同样的苹果放在n个同样的盘子里,允许有的盘子空着不放,问共有多少种不同的分法? 注意:如果有7个苹果和3个盘子,(5,1,1)和(1,5,1)被视为是同一种分法。
解题思路:
假设有m个苹果和n个盘子,我们可以将问题分为两种情况: 1. 盘子中至少有一个盘子为空:这种情况下,我们可以将m个苹果放在n-1个盘子中,即将问题转化为将m个苹果放在n-1个盘子中的分法。所以,这种情况下的分法数为f(m, n-1)。 2. 盘子中所有盘子都有苹果:这种情况下,我们可以将每个盘子中放入一个苹果,然后将剩余的m-n个苹果放在n个盘子中,即将问题转化为将m-n个苹果放在n个盘子中的分法。所以,这种情况下的分法数为f(m-n, n)。 综上所述,将m个苹果放在n个盘子中的分法数为f(m, n) = f(m, n-1) + f(m-n, n)。
边界条件: - 当m=0时,表示没有苹果需要放入盘子中,所以只有一种分法,即所有盘子都为空。 - 当n=0时,表示没有盘子可以放苹果,所以没有分法。 根据上述递推关系和边界条件,可以使用递归或动态规划的方法来求解。
cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int fn(int m,int n)
{
if(n<1) return 0;
if(m<0) return 0;
if(m==0) return 1;
return fn(m-n,n)+fn(m,n-1);//没有空盘子+有1个空盘子
}
int main() {
int m,n;
cin>>m>>n;
cout<<fn(m,n);
}
- n*m的棋盘格子(n为横向的格子数,m为竖向的格子数)从棋盘左上角出发沿着边缘线从左上角走到右下角,总共有多少种走法,要求不能走回头路,即:只能往右和往下走,不能往左和往上走。
cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int digui(int x,int y)
{
if(x==1||y==1)//只有一行或者一列的时候,就有x+y种方法
return x+y; //否则就往上或者往下走一步。
return digui(x-1,y)+digui(x,y-1);
//if(x==0)
//return 1;
//if(y==0)
//return 1;
//return x+y; //否则就往上或者往下走一步。
//return digui(x-1,y)+digui(x,y-1);
//if(m<0||n<0)
//return 0;
//else if(n==1&&m==0)
//return 1;
//else if(m==1&&n==0)
//return 1;
//else
//return(digui(m-1, n)+digui(m,n-1));
}
int main() {
int m,n;
cin>>n>>m;
cout<<digui(m,n);
}
最长递增子序列问题:
cpp
class Solution {
public:
int LIS(vector<int>& arr) {
if (arr.empty())
return 0;
int N = arr.size();
vector<int>dp(N, 1);
int maxLen = 1;
for (int i = 1; i < N; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (arr[i] > arr[j]) {
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); //长度加1
}
}
maxLen = max(maxLen, dp[i]);//更新最大长度
}
return maxLen;
}
};
- DFS(深度优先搜索算法):一般用于查找图中的路径、连通性检测、拓扑排序等。
深度优先搜索使用栈(Stack)数据结构来保存需要探索的节点。每次访问一个节点时,将其标记为已访问,并将其未访问的邻居节点压入栈中。然后从栈中弹出一个节点,继续访问该节点的未访问邻居节点,直到栈为空。
如果需要找到最短路径,可以考虑使用其他算法,如广度优先搜索(BFS)或 Dijkstra 算法。一般最小步数、最短距离、最小操作次数等问题采用BFS。
cpp