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递归与动态规划---基础篇1

小秋 苦逼的码农 2019-01-22


ps:最近几天正在刷一些有关动态规划的题,我会把自己学习时的想法以及做题的想法记录下来。(小白第一次写作,希望大家多多支持)


题目1:一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法


    对于这道题,我第一眼看到的想法是用递归的做法的,用递归的方法做题,我觉得最重要的就是找出   这个函数与下一个函数之间的关系  以及  一个函数体结束的临界条件(即递归的结束)。

    例如就本题而言,

1.第一步先找这个函数与下一个函数之间的关系:

假如有n个台阶,跳上一个n级的台阶的跳法总数为f(n).

我们在跳的过程中,每一次有两种跳法,即跳一个或两个台阶。

 第一种跳法:第一次我跳了一个台阶,那么还剩下n-1个台阶还没跳,剩下的n-1个台阶的跳法有f(n-1)种。

或者用

第二种跳法:第一次跳了两个台阶,那么还剩下n-2个台阶还没,剩下的n-2个台阶的跳法有f(n-2)种。

由此不难得出递归公式:f(n) = (n-1) + f(n-2);


2.第二步,找出递归的结束条件

    当n <= 0时,跳法为0,即此时f(n) = 0

    当只剩下一个台阶n = 1时,那么只有一种跳法,即f(1) = 1;

    当n = 2时,此时跳法为2种,即f(2) = 2;


    


函数与函数之间的关系以及递归的临界条件都找出来了,那么接下来就可以开始写代码了。如下所示:

不过观察一下你就会发现,其实在递归的过程中,有很多相同的)f(n)重复算。

如下图:

算一下你就知道,时间复杂度是指数级别的。如果是比赛这样做的话,绝对超时不通过


因此对于那些重复算过的,其实我们可以不用在重复递归来算它的,也就是所我们可以把f(n)算的结果一边给保存起来,这种就是动态规划的思想。

也就是说,我们可以把每次计算的结果保存中一个map容器里,把n作为key,f(n)作为value.然后每次要递归的时候,先查看一下这个f(n)我们是否已经算过了,如果已经算过了,我们直接从map容器里取出来返回去就可以了。如下:


这种方法会快很多很多。


实际上,对于f(n) = f(n-1) + f(n - 2)这种有递推关系的题,其实和斐波那契数列很相似,还可以这样做:


问题2: 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级。 求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。


分析,其实这道题和上面那道题一样的,只是本来每次跳有两种选择,现在有n中选择,即f(n) = f(n-1) + f(n - 2) + f(n-3)+.....+f(1);

因此做法如下:


如果你有其他想法,或者更完美的做法,欢迎指点江山。


ps:如果大家觉得对你有一点点收获,希望可以关注下我的公众号,谢谢

后期会继续写自己所学的知识,以及刷过的题、算法。


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