最优化算法 - 动态规划算法

Posted 2023-03-23 Just_Paranoid

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了最优化算法 - 动态规划算法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

动态规划算法简介

动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

动态规划算法是一种常用的优化算法，用于解决一些具有重叠子问题和最优子结构的问题，例如背包问题、最长公共子序列、矩阵连乘等。动态规划算法通过将问题划分为若干个重叠的子问题，并保存子问题的解，以避免重复计算，从而提高算法效率。

动态规划算法的基本思想是将一个大问题分解成若干个小问题，求解每个小问题的最优解，并保存下来。通过组合每个小问题的最优解，得到大问题的最优解。动态规划算法通常使用递归或迭代的方式实现。

动态规划算法是一种非常有用的算法设计技术，它适用于许多实际问题的求解。在实际应用中，我们需要根据问题的特点选择合适的动态规划算法，并注意避免时间和空间复杂度的过度增长。

动态规划算法步骤

定义问题的状态：通常使用一个或多个变量来表示问题的状态，例如背包问题中的剩余容量、最长公共子序列问题中的两个字符串的索引等。
定义状态转移方程：根据子问题之间的关系，定义状态转移方程。这个方程通常是一个递推式，用于计算当前状态的最优解。
初始化：将初始状态的最优解保存下来，通常是一个边界条件。
递推求解：使用状态转移方程求解每个子问题的最优解，并保存下来。
求解大问题：根据子问题的最优解，组合得到大问题的最优解。

动态规划算法应用

背包问题：将一些物品放入容量有限的背包中，使得所放物品总价值最大。
最长公共子序列问题：找到两个字符串中最长的相同子序列。
计算编辑距离：将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少操作数。
矩阵链乘问题：将一堆矩阵相乘，找到最小的计算次数。
找零钱问题：找到最少的硬币数，以凑出给定的金额。
最大子序和问题：找到一个序列中连续的子序列，使得子序列的和最大。

动态规划算法示例

背包算法（Knapsack algorithm）是一种动态规划算法，用于在给定的一组物品中，选择一些物品装入背包，使得装入的物品总重量不超过背包容量，同时总价值最大。该问题被称为背包问题（Knapsack problem）。

背包问题有两种形式：01背包和完全背包。01背包问题中，每个物品最多只能选择一次，而在完全背包问题中，每个物品可以选择任意多次。

算法思路：

创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示前i个物品放入容量为j的背包中所能获得的最大价值。
初始化dp数组的第一行和第一列为0，因为当背包容量为0或没有物品可选时，最大价值都为0。
遍历物品列表，并在dp数组中填充每个物品的最大价值。对于第i个物品，如果它的重量小于等于当前背包容量j，则可以选择放入背包或不放入背包。如果选择放入，那么背包内的可选物品为前i-1个物品，背包容量为j-w[i]，价值为dp[i-1][j-w[i]] + v[i]。如果选择不放入，那么背包内的可选物品为前i-1个物品，背包容量为j，价值为dp[i-1][j]。选取两者中的最大值作为dp[i][j]的值。
最终，dp[n][m]即为所求的最大价值。

实现代码（Java）：

public static int knapsack(int[] weight, int[] value, int W) 
    int n = weight.length;
    int[][] dp = new int[n + 1][W + 1];

    for (int i = 0; i <= n; i++) 
        for (int j = 0; j <= W; j++) 
            if (i == 0 || j == 0) 
                dp[i][j] = 0;
             else if (weight[i - 1] <= j) 
                dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i - 1]] + value[i - 1]);
             else 
                dp[i][j] = dp[i - 1][j];
            
        
    

    return dp[n][W];