很多讀者對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)劃問(wèn)題的 base case、備忘錄初始值等問(wèn)題存在疑問(wèn)。
本文就專(zhuān)門(mén)講一講這類(lèi)問(wèn)題,順便聊一聊怎么通過(guò)題目的蛛絲馬跡揣測(cè)出題人的小心思,輔助我們解題。
看下力扣第 931 題「下降路徑最小和」,輸入為一個(gè)n * n
的二維數(shù)組matrix
,請(qǐng)你計(jì)算從第一行落到最后一行,經(jīng)過(guò)的路徑和最小為多少。
函數(shù)簽名如下:
int minFallingPathSum(int[][] matrix);
就是說(shuō)你可以站在matrix
的第一行的任意一個(gè)元素,需要下降到最后一行。
每次下降,可以向下、向左下、向右下三個(gè)方向移動(dòng)一格。也就是說(shuō),可以從matrix[i][j]
降到matrix[i+1][j]
或matrix[i+1][j-1]
或matrix[i+1][j+1]
三個(gè)位置。
請(qǐng)你計(jì)算下降的「最小路徑和」,比如說(shuō)題目給了一個(gè)例子:
今天這道題也是類(lèi)似的,不算是困難的題目,所以 我們借這道題來(lái)講講 base case 的返回值、備忘錄的初始值、索引越界情況的返回值如何確定 。
不過(guò)還是要通過(guò) 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的標(biāo)準(zhǔn)套路介紹一下這道題的解題思路,首先我們可以定義一個(gè)dp
數(shù)組:
int dp(int[][] matrix, int i, int j);
這個(gè)dp
函數(shù)的含義如下:
從第一行(matrix[0][..]
)向下落,落到位置matrix[i][j]
的最小路徑和為dp(matrix, i, j)
。
根據(jù)這個(gè)定義,我們可以把主函數(shù)的邏輯寫(xiě)出來(lái):
public int minFallingPathSum(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
int res = Integer.MAX_VALUE;
// 終點(diǎn)可能在最后一行的任意一列
for (int j = 0; j < n; j++) {
res = Math.min(res, dp(matrix, n - 1, j));
}
return res;
}
因?yàn)槲覀兛赡苈涞阶詈笠恍械娜我庖涣校砸F舉一下,看看落到哪一列才能得到最小的路徑和。
接下來(lái)看看dp
函數(shù)如何實(shí)現(xiàn)。
對(duì)于matrix[i][j]
,只有可能從matrix[i-1][j], matrix[i-1][j-1], matrix[i-1][j+1]
這三個(gè)位置轉(zhuǎn)移過(guò)來(lái)。
那么,只要知道到達(dá)(i-1, j), (i-1, j-1), (i-1, j+1)
這三個(gè)位置的最小路徑和,加上matrix[i][j]
的值,就能夠計(jì)算出來(lái)到達(dá)位置(i, j)
的最小路徑和 :
int dp(int[][] matrix, int i, int j) {
// 非法索引檢查
if (i < 0 || j < 0 ||
i >= matrix.length ||
j >= matrix[0].length) {
// 返回一個(gè)特殊值
return 99999;
}
// base case
if (i == 0) {
return matrix[i][j];
}
// 狀態(tài)轉(zhuǎn)移
return matrix[i][j] + min(
dp(matrix, i - 1, j),
dp(matrix, i - 1, j - 1),
dp(matrix, i - 1, j + 1)
);
}
int min(int a, int b, int c) {
return Math.min(a, Math.min(b, c));
}
當(dāng)然,上述代碼是暴力窮舉解法,我們可以用備忘錄的方法消除重疊子問(wèn)題,完整代碼如下:
public int minFallingPathSum(int[][] matrix) {
int n = matrix.length;
int res = Integer.MAX_VALUE;
// 備忘錄里的值初始化為 66666
memo = new int[n][n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
Arrays.fill(memo[i], 66666);
}
// 終點(diǎn)可能在 matrix[n-1] 的任意一列
for (int j = 0; j < n; j++) {
res = Math.min(res, dp(matrix, n - 1, j));
}
return res;
}
// 備忘錄
int[][] memo;
int dp(int[][] matrix, int i, int j) {
// 1、索引合法性檢查
if (i < 0 || j < 0 ||
i >= matrix.length ||
j >= matrix[0].length) {
return 99999;
}
// 2、base case
if (i == 0) {
return matrix[0][j];
}
// 3、查找備忘錄,防止重復(fù)計(jì)算
if (memo[i][j] != 66666) {
return memo[i][j];
}
// 進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移
memo[i][j] = matrix[i][j] + min(
dp(matrix, i - 1, j),
dp(matrix, i - 1, j - 1),
dp(matrix, i - 1, j + 1)
);
return memo[i][j];
}
int min(int a, int b, int c) {
return Math.min(a, Math.min(b, c));
}
如果看過(guò)我們公眾號(hào)之前的動(dòng)態(tài)規(guī)劃系列文章,這個(gè)解題思路應(yīng)該是非常容易理解的。
那么本文對(duì)于這個(gè)dp
函數(shù)仔細(xì)探討三個(gè)問(wèn)題 :
1、對(duì)于索引的合法性檢測(cè),返回值為什么是 99999?其他的值行不行?
2、base case 為什么是i == 0
?
3、備忘錄memo
的初始值為什么是 66666?其他值行不行?
首先,說(shuō)說(shuō) base case 為什么是i == 0
,返回值為什么是matrix[0][j]
,這是根據(jù)dp
函數(shù)的定義所決定的 。
回顧我們的dp
函數(shù)定義:
從第一行(matrix[0][..]
)向下落,落到位置matrix[i][j]
的最小路徑和為dp(matrix, i, j)
。
根據(jù)這個(gè)定義,我們就是從matrix[0][j]
開(kāi)始下落。那如果我們想落到的目的地就是i == 0
,所需的路徑和當(dāng)然就是matrix[0][j]
唄。
再說(shuō)說(shuō)備忘錄memo
的初始值為什么是 66666,這是由題目給出的數(shù)據(jù)范圍決定的 。
備忘錄memo
數(shù)組的作用是什么?
就是防止重復(fù)計(jì)算,將dp(matrix, i, j)
的計(jì)算結(jié)果存進(jìn)memo[i][j]
,遇到重復(fù)計(jì)算可以直接返回。
那么,我們必須要知道memo[i][j]
到底存儲(chǔ)計(jì)算結(jié)果沒(méi)有,對(duì)吧?如果存結(jié)果了,就直接返回;沒(méi)存,就去遞歸計(jì)算。
所以,memo
的初始值一定得是特殊值,和合法的答案有所區(qū)分。
我們回過(guò)頭看看題目給出的數(shù)據(jù)范圍:
matrix
是n * n
的二維數(shù)組,其中1 <= n <= 100
;對(duì)于二維數(shù)組中的元素,有-100 <= matrix[i][j] <= 100
。
假設(shè)matrix
的大小是 100 x 100,所有元素都是 100,那么從第一行往下落,得到的路徑和就是 100 x 100 = 10000,也就是最大的合法答案。
類(lèi)似的,依然假設(shè)matrix
的大小是 100 x 100,所有元素是 -100,那么從第一行往下落,就得到了最小的合法答案 -100 x 100 = -10000。
也就是說(shuō),這個(gè)問(wèn)題的合法結(jié)果會(huì)落在區(qū)間[-10000, 10000]
中。
所以,我們memo
的初始值就要避開(kāi)區(qū)間[-10000, 10000]
,換句話說(shuō),memo
的初始值只要在區(qū)間(-inf, -10001] U [10001, +inf)
中就可以。
最后,說(shuō)說(shuō)對(duì)于不合法的索引,返回值應(yīng)該如何確定,這需要根據(jù)我們狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程的邏輯確定 。
對(duì)于這道題,狀態(tài)轉(zhuǎn)移的基本邏輯如下:
int dp(int[][] matrix, int i, int j) {
return matrix[i][j] + min(
dp(matrix, i - 1, j),
dp(matrix, i - 1, j - 1),
dp(matrix, i - 1, j + 1)
);
}
顯然,i - 1, j - 1, j + 1
這幾個(gè)運(yùn)算可能會(huì)造成索引越界,對(duì)于索引越界的dp
函數(shù),應(yīng)該返回一個(gè)不可能被取到的值。
因?yàn)槲覀冋{(diào)用的是min
函數(shù),最終返回的值是最小值,所以對(duì)于不合法的索引,只要dp
函數(shù)返回一個(gè)永遠(yuǎn)不會(huì)被取到的最大值即可。
剛才說(shuō)了,合法答案的區(qū)間是[-10000, 10000]
,所以我們的返回值只要大于 10000 就相當(dāng)于一個(gè)永不會(huì)取到的最大值。
換句話說(shuō),只要返回區(qū)間[10001, +inf)
中的一個(gè)值,就能保證不會(huì)被取到。
至此,我們就把動(dòng)態(tài)規(guī)劃相關(guān)的三個(gè)細(xì)節(jié)問(wèn)題舉例說(shuō)明了。
拓展延伸一下,建議大家做題時(shí),除了題意本身,一定不要忽視題目給定的其他信息 。
本文舉的例子,測(cè)試用例數(shù)據(jù)范圍可以確定「什么是特殊值」,從而幫助我們將思路轉(zhuǎn)化成代碼。
除此之外,數(shù)據(jù)范圍還可以幫我們估算算法的時(shí)間/空間復(fù)雜度。
比如說(shuō),有的算法題,你只想到一個(gè)暴力求解思路,時(shí)間復(fù)雜度比較高。如果發(fā)現(xiàn)題目給定的數(shù)據(jù)量比較大,那么肯定可以說(shuō)明這個(gè)求解思路有問(wèn)題或者存在優(yōu)化的空間。
除了數(shù)據(jù)范圍,有時(shí)候題目還會(huì)限制我們算法的時(shí)間復(fù)雜度,這種信息其實(shí)也暗示著一些東西。
比如要求我們的算法復(fù)雜度是O(NlogN)
,你想想怎么才能搞出一個(gè)對(duì)數(shù)級(jí)別的復(fù)雜度呢?
肯定得用到 二分搜索或者二叉樹(shù)相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),比如TreeMap
,PriorityQueue
之類(lèi)的對(duì)吧。
再比如,有時(shí)候題目要求你的算法時(shí)間復(fù)雜度是O(MN)
,這可以聯(lián)想到什么?
可以大膽猜測(cè),常規(guī)解法是用 [回溯算法暴力窮舉,但是更好的解法是動(dòng)態(tài)規(guī)劃,而且是一個(gè)二維動(dòng)態(tài)規(guī)劃,需要一個(gè)M * N
的二維dp
數(shù)組,所以產(chǎn)生了這樣一個(gè)時(shí)間復(fù)雜度。
如果你早就胸有成竹了,那就當(dāng)我沒(méi)說(shuō),畢竟猜測(cè)也不一定準(zhǔn)確;但如果你本來(lái)就沒(méi)啥解題思路,那有了這些推測(cè)之后,最起碼可以給你的思路一些方向吧?
總之,多動(dòng)腦筋,不放過(guò)任何蛛絲馬跡,你不成為刷題小能手才怪。
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