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劍指offer(47):禮物的最大值(動態規劃詳解,python版)

系統 2166 0

本博客主要內容為圖書《劍指offer》第二版47 題的解題思路及代碼。方法可能還有不足之處,歡迎大家討論評論。

1. 題目描述

??在一個 m*n 的棋盤中的每一個格都放一個禮物,每個禮物都有一定的價值(價值大于0).你可以從棋盤的左上角開始拿各種里的禮物,并每次向左或者向下移動一格,直到到達棋盤的右下角。給定一個棋盤及上面個的禮物,請計算你最多能拿走多少價值的禮物?

??比如說現在有一個如下的棋盤,

劍指offer(47):禮物的最大值(動態規劃詳解,python版)_第1張圖片

在這個棋盤中,按照(1,12,5,7,7,16,5)的順序可以拿到總價值最大的禮物。

2. 題目分析

??我們首先使用遞歸的思路進行分析,當求解到達右下角時禮物的最大總價值時,可以通過如下的遞推關系進行計算

f ( i , j ) = m a ( f ( i ? 1 , j ) , f ( i , j ? 1 ) ) + g ( i , j )

其中 f ( i , j ) 是要求解的最大值, f ( i , j ? 1 ) 到達 ( i , j ) 點左邊點時得到最大禮物價值,而 f ( i ? 1 , j ) 是到達 ( i , j ) 點上邊點時得到最大禮物價值, g ( i , j ) ( i , j ) 點禮物的價值。同歸地推關系式可以使用遞歸的方法進行求解,但是在使用遞歸求解的過程中會重復求解許多的值,所以這個時候就應該使用動態規劃的方式進行求解。也就是說分析的過程如上,是從上到下遞歸地分析;而求解過程是從下到上循環地求解。

??一個很直觀的想法是,我們將每一步求解出的結果都保存在一個矩陣中。那么在這個問題中就要有一個和原始矩陣等大的矩陣進行存儲,但是實際上只需要一個與列數相同維數的一維數組就夠了。為什么存儲這么少的就夠了呢。

??在動態規劃求解這個問題的時候,我們找出到達每一行中每個位置的最大值,在求解第一行的時候,很明顯只能一直向右走,對于第二行的一個數字,很明顯只能從 ( 0 , 0 ) 走到 ( 0 , 1 ) ,這個還是先用與原始矩陣同樣大的矩陣進行分析,如下所示

劍指offer(47):禮物的最大值(動態規劃詳解,python版)_第2張圖片

在上圖中,如果要求到達 a 點的禮物的最大值,它只與左邊的值和它上面的值有關,所以在計算 a 之前就可以將 1 去掉了,因為后面的計算都不會用到 a 的。同理計算出 a 點的最大值之后就可以將 11 替換掉了,因為再求 b 的時候不會再用到。分析到這里我們就可以發現,并不需要一個與原始矩陣等大的矩陣來存儲中間計算的值,只需要一個與列數相同的一維向量即可。

3. 代碼實現

            
              
                
                  class
                
                
                  Solution
                
                :
              
              
                
                  def
                
                
                  getmaxValue
                
                
                  (self, values, rows, cols)
                
                :
              
              
                if
              
              
                not
              
               values 
              
                or
              
               rows<=
              
                0
              
              
                or
              
               cols <=
              
                0
              
              :
            
              
                return
              
              
                0
              
              
                # 用于存放中間數值的臨時數組
              
              
        temp = [
              
                0
              
              ] * cols

        
              
                for
              
               i 
              
                in
              
               range(rows):
            
              
                for
              
               j 
              
                in
              
               range(cols):
                left = 
              
                0
              
              
                up = 
              
                0
              
              
                if
              
               i > 
              
                0
              
              :
                    up = temp[j]
                
              
                if
              
               j > 
              
                0
              
              :
                    left = temp[j-
              
                1
              
              ]
                temp[j] = max(up,left) + values[i*rows+j]
        
              
                return
              
               temp[-
              
                1
              
              ]
s = Solution()
a = s.getmaxValue([
              
                1
              
              ,
              
                10
              
              ,
              
                3
              
              ,
              
                8
              
              ,
              
                12
              
              ,
              
                2
              
              ,
              
                9
              
              ,
              
                6
              
              ,
              
                5
              
              ,
              
                7
              
              ,
              
                4
              
              ,
              
                11
              
              ,
              
                3
              
              ,
              
                7
              
              ,
              
                16
              
              ,
              
                5
              
              ],
              
                4
              
              ,
              
                4
              
              )

            
          

參考文獻

  1. 何海濤. 劍指Offer.第2版[M]. 電子工業出版社, 2014.

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