當遇到一個問題,想要使用動態規劃的基礎是發現重疊子問題
以LeetCode 343 整數拆分 這道題爲例
題目
給定一個正整數 n,將其拆分爲至少兩個正整數的和,並使這些整數的乘積最大化。 返回你可以獲得的最大乘積。
示例 1:
輸入: 2
輸出: 1
解釋: 2 = 1 + 1, 1 × 1 = 1。
示例 2:
輸入: 10
輸出: 36
解釋: 10 = 3 + 3 + 4, 3 × 3 × 4 = 36。
說明: 你可以假設 n 不小於 2 且不大於 58。
思路
我們解這道題,可以使用遞歸樹
對於這棵遞歸樹,顯然有很多重疊的子問題
最優子結構:通過求子問題的最優解,可以獲得原問題的最優解
對於一個問題來說,如果在遞歸結構中發現了很多重疊子問題,其實就可以使用動態規劃了
解法1:遞歸
注意,當前數n可以將其分割成i*(n-i) 或者i*分割(n-i)的最大乘積
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//遞歸解
class Solution {
public:
//拆解n的最大乘積
int integerBreak(int n) {
if(n==1) return 1;
if(n==2) return 1;
//可以將n拆解爲1---n-1 * 剩下數拆解的最大乘積 ,求其中結果最大值
int res = -1;
for(int i=1; i<n; i++)
{
res = max3(res,i*(n-i), i*integerBreak(n-i));//注意,這邊可以將n拆成i和n-i也需要考慮
}
return res;
}
int max3(int a,int b, int c)
{
return max(a,max(b,c));
}
};
int main()
{
cout<<Solution().integerBreak(28);
return 0;
}
解法2:記憶化搜索
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//遞歸+記憶化搜索解
class Solution {
public:
vector<int> memo;
//拆解n的最大乘積
int Break(int n)
{
if(n==1) return 1;
if(n==2) return 1;
//可以將n拆解爲1---n-1 * 剩下數拆解的最大乘積 ,求其中結果最大值
if(memo[n]!=-1) return memo[n];
int res = -1;
for(int i=1; i<n; i++)
{
res = max3(res,i*(n-i), i*integerBreak(n-i));//注意,這邊可以將n拆成i和n-i也需要考慮
}
memo[n]= res;
return res;
}
int integerBreak(int n) {
memo = vector<int>(n+1,-1);
return Break(n);
}
int max3(int a,int b, int c)
{
return max(a,max(b,c));
}
};
int main()
{
cout<<Solution().integerBreak(28);
return 0;
}
解法3:動態規劃
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//動態規劃解
class Solution {
public:
int integerBreak(int n) {
vector<int> memo(n+1,-1); //memo[i]中存儲拆分i的最大乘積
memo[1]=1;
for(int i=2; i<=n; i++)
{
for(int j=1; j<i; j++) //拆分i的所有可能性
{
memo[i] = max3(memo[i],j*(i-j),j*memo[i-j]);
}
}
return memo[n];
}
int max3(int a,int b, int c)
{
return max(a,max(b,c));
}
};
int main()
{
return 0;
}