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[数据结构与算法]动态规划常见解题思路汇总!!刷了30道动规题目,血泪经验!

算法题目中,动态规划类问题一直以来都是一块硬骨头。在刷了30道动态规划题目之后,对这类问题的解法小有一些心得体会,故总结成此文。

动态规划类问题本质上是将一个大问题拆分为许多小问题,通过对小问题进行求解,大问题复用小问题的答案,以得到最终解。这听以来和递归的思想有点像,因此一部分问题也可以用递归的方式进行求解,而动态规划则是对递归解法的一种优化。

我整体上将动态规划类问题分为两大部分:字符串类型的动规、数组类型的动规。针对每一个部分,又总结出了2~3种思考方向以供参考。下面分别来介绍每一部分

字符串类型的动规

遇到字符串类型的动态规划问题,我一般会从这三个方面考虑:

  • 能否构造dp数组来解决
  • 能否利用回溯的方式来解决
  • 其他方式(经验、规律等)

构造dp数组

首先来看如何构造dp数组来解决字符串类型的动态规划问题。在这类题目中,有一个常见但不成文的规律

  1. 如果问题涉及两个字符串s1s2,一般的解题思路为构造一个二维的dp[m+1][n+1]数组,其中mn分别为字符串s1s2的长度。数组中每一项dp[i][j]表示的含义是:s1的前i个字符和s2的前j个字符对于该问题的解,即当前问题的一个子问题的解。
  2. 如果问题涉及一个字符串s1,一般的解题思路为构造一个一维的dp[m+1]数组,其中m为字符串s1的长度。一般来说,dp[i]的含义为字符串s1[0:i]对于该问题的解,即当前问题的一个子问题的解。

上述两个规律并不是绝对的,在大多数的题目中可以以此为切入点来寻找问题的解决方案。利用该解法的题目有如下:

  • leetcode [10] 正则表达式匹配
  • leetcode [32] 最长有效括号
  • leetcode [97] 交错字符串
  • leetcode [132] 分割回文串||
  • leetcode [44] 通配符匹配
  • leetcode [72] 编辑距离
  • leetcode [91] 解码方法
  • leetcode [115] 不同的子序列

回溯

如果构造dp数组依旧无法解决问题,可以尝试能否借助回溯的思想来解决问题。有如下问题应用到了回溯的思想:

  • leetcode [87] 扰乱字符串
  • leetcode [131] 分割回文串
  • leetcode [22] 括号生成

其他方式

上述两种方式是基于字符串的动态规划问题的常见解题思路,也有部分问题的求解并不基于上述两种方式,而是根据其具体的特性、规律,有独特的求解方案。比如:

  • leetcode [5] 最长回文子串

这是为数不多见的一道既没有利用dp数组求解、也没有利用回溯思路进行求解的题目,他主要利用了一个概念:回文中心。根据回文字符串的性质,可以发现其必有一个回文中心。比如:“aba"的回文中心是"b”;“abba"的回文中心是"bb”。那么一个回文串的回文中心可能有两种情况:回文中心为一个字符、或者回文中心为两个连续的字符。那么以遍历字符串,以每一/两个字符为回文中心,向两边进行扩展,来寻找最长的回文串。

数组类型的动规

数组类型的动态规划题目同样可以分为三部分,如下:

  • 构造dp数组
  • 直观上的状态转移
  • 找规律

构造dp数组

构造dp数组,这是动规问题最基本的求解思路。和上述基于字符串类型的动规问题一样,基于数组类型的动规问题同样可以根据题目来决定:是要构造一维的dp数组、还是二维的dp数组?

不过基于数组的动规还是要比基于字符串的动规简单一些的,有以下题目可以用来练手

  • leetcode [55] 跳跃游戏
  • leetcode [62] 不同路径
  • leetcode [45] 跳跃游戏||
  • leetcode [53] 最大子数组和
  • leetcode [63] 不同路径||
  • leetcode [64] 最小路径和
  • leetcode [70] 爬楼梯
  • leetcode [120] 三角形最小路径和
  • leetcode [300] 最长递增子序列

直观上的状态转移

有些题目可以直接直观的由题目得出有哪几种状态转移方式,这类题目的状态一般是有限个的、且相互之间可以进行转化。典型例题则是 leetcode 中的股票买卖问题

  • leetcode [121] 买卖股票的最佳时机
  • leetcode [122] 买卖股票的最佳时机||
  • leetcode [123] 买卖股票的最佳时机|||

找规律

这部分题目就不多说了,多练多看吧,下面给出两道题目供参考

  • leetcode [42] 接雨水
  • leetcode [85] 最大矩形

上述总结了动态规划类问题中常见的一些题型、以及对应的解题思路。总的来说,拿到一道题目后,我们可以按照下面的步骤进行分析、尝试:

  1. 该问题能否拆分为小问题,是否可以构造dp数组来解决,dp数组中的每一个元素的含义是什么(很重要,不同的定义方式直接影响解决问题的难易程度,甚至有的定义方式根本无法解决问题)
  2. 定义完dp数组后,画图分析,这是得到状态转移方程很重要的一步!有的状态转移不是很直观,但是我们可以通过画图分析,找到规律。
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加:2022-09-13 11:43:26  更:2022-09-13 11:43:46 
 
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