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[Python知识库]python动态规划算法实例详解

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在这里插入图片描述

python动态规划算法实例详解

一、什么是动态规划?

如果大家对“动态规划”这个生僻的术语不理解的话,那就先听小刘给大家说个现实生活中的实际案例吧:

虽然现在手机是相当的便捷,还可以付款,但是最初的时候,我们经常会使用硬币,其中,我们如果遇到手中有很多五毛或者1块钱硬币,要怎么凑出来5元钱呢?凑出来5元钱的这一个过程也可以称之为动态规划算法。

二、新视角:从斐波那契数列看动态规划

斐波那契数列

F n = F n ? 1 + F n ? 2 ( n = 1 , 2 f i b ( 1 ) = f i b ( 2 ) = 1 ) Fn = Fn-1 + Fn-2(n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1) Fn=Fn?1+Fn?2(n=1,2fib(1)=fib(2)=1)

练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n

代码如下:

def fibnacci(n):
  if n == 1 or n == 2:
    return 1
  else:
    return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2)
 print(fibnacci(10)) # 55
 

如果看不懂上面模棱两可的介绍,还有下面更加直观的代码:

f(1) = 1
f(2) = 1
f(3) = f(1) + f(2) = 1+ 1 = 2
f(4) = f(3) + f(2) = 2 + 1 = 3
...
f(n) = f(n-1) + f(n-2)

三、实例扩展(爬楼梯)

1. 题目描述

假设你正在爬楼梯,需要n阶才能到达楼顶,每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?

注意:给定 n 是一个正整数。

2. 示例

示例1

输入: 2
输出: 2

解释: 有以下两种方法可以爬到楼顶:

  1. 1 阶 + 1 阶
  2. 2 阶

示例2

输入: 3
输出: 3

解释: 有以下三种方法可以爬到楼顶:

  1. 1 阶 + 1 阶 + 1 阶
  2. 1 阶 + 2 阶
  3. 2 阶 + 1 阶

3. 解析

如果给的两个示例看的不是特别清楚,你可以当阶梯为0,那么上楼梯方法0种这是必然,当阶梯只有1那么上楼梯方法只有1种:

当4个台阶:

输入:4
输出:4

  1. 1阶 + 1阶 + 1阶 + 1阶
  2. 2阶 + 2阶
  3. 1阶 + 2阶 + 1阶
  4. 2阶 + 1阶 + 1阶
  5. 1阶 + 1阶 + 2阶

那么得到:

阶梯数爬楼梯方法
00
11
22
33
45

如果感觉看的不明显可以推理一下5阶,6阶…

可以得到当我们想爬n阶楼梯,我们可以得到: p ( n ? 1 ) + p ( n ? 2 ) p p(n-1) + p(n-2) p p(n?1)+p(n?2)p 为爬楼梯方法。

4. 代码实现

class Solution:
  def climbStairs(self, n: int) -> int:
    num_list = [0,1,2]
    if n==1:
      return num_list[1]
    elif n==2:
      return num_list[2]
    else:
      for i in range(3,n+1):
        num_list.append(num_list[i-1]+num_list[i-2])
    print(num_list)
    return num_list[n]

obj = Solution()
result = obj.climbStairs(10)
print(result)

提交LeetCode只击败了12.72%的人,继续优化:

class Solution:
  def climbStairs(self, n: int) -> int:
    a,b,c = 0,1,2
    if n == 1:
      return b
    if n == 2:
      return c
    while n>0:
      c = a + b
      a,b = b,c
      n -= 1
    return c
obj = Solution()
result = obj.climbStairs(8)

四、结语

今天的算法实例详解就分享到这里了,你们知道什么是动态规划了吗?🥰

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加:2022-11-05 00:24:53  更:2022-11-05 00:27:22 
 
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