剪绳子问题(动态规划,贪婪,递归)

Posted aiguozou

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了剪绳子问题(动态规划,贪婪,递归)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

给你一根长度为n的绳子,请把绳子剪成m段(m、n都是整数,n>1并且m>1),
每段绳子的长度记为k[0],k[1],...,k[m]。请问k[0]xk[1]x...xk[m]可能的最大乘积是多少?
例如,当绳子的长度是8时,我们把它剪成长度分别为2、3、3的三段,此时得到的最大乘积是18。

思路

注意
当长度大于3 f[n]才能得到绳子的最大乘积

动态规划

特征
从上往下分析问题,从下往上求解问题;

  • 求一个问题的最优解;(最大值或者最小值)
  • 问题能够分解成若干个子问题,并且子问题之间还有重叠的更小的子问题
  • 分解后的小问题也存在最优解,如果把小问题的最优解组合起来能够得到整个问题的最优解,就可以使用动态规划
实现
public int cutRope(int target) 
    //排除特殊情况
    if (target < 2) 
        return 0;
    
    if (target == 2) 
        return 1;
    
    if (target == 3) 
        return 2;
    
    int[] products = new int[target + 1];
    products[0] = 0;
    products[1] = 1;
    products[2] = 2;
    products[3] = 3;
    for (int i = 4; i <= target; i++) 
        int max = 0;
        for (int j = 1; j <= i / 2; j++) 
            int product = products[j] * products[i - j];
            max = Math.max(max, product);
        
        products[i] = max;
    
    return products[target];

贪婪

  • 由于是乘法,那么除了1以外越多数相乘,得到的结果就越大。
  • 因此从2开始考虑。但是都分成2的话必然会有奇数分成包含1的段数,因为1相当于浪费了一个乘数,所以如果最后剩1的时候我们应该将他变为3. 因此得到分成的段数长度为2,3是最好的。
  • 又因为 2 * 2 * 2 < 3 * 3 说明3个2都不如2个3 ,因此应该让3 相对来说比2 多。
  • 于是让该数对3相除,余数如果为2,则分为 1个2 ,N个3 为最优解,如果余数为1,则应分为2个2 ,N-1 个3 为最优解
实现
public int cutRope(int target) 
    //排除特殊情况
    if (target < 2) 
        return 0;
    
    if (target == 2) 
        return 1;
    
    if (target == 3) 
        return 2;
    
    int timesOf3 = target / 3;
    if (target - timesOf3 * 3 == 1) 
        timesOf3--;
    
    int timesOf2 = (target - timesOf3 * 3) / 2;
    int result = (int) (Math.pow(3, timesOf3) * Math.pow(2, timesOf2));
    return result;

递归

虽然动态规划比递归不知高到那里去,因为递归有很多的重复求解情况
但是,我看互联网上,剪绳子好像没有递归的解法,于是...就当看个玩

思路

f(n)=max(f(i)*f(n-i)) 0<i<n

实现
public int cutRope03(int target) 
    if (target < 2) 
        return 0;
    
    if (target == 2) 
        return 1;
    
    if (target == 3) 
        return 2;
    
    int max = 0;
    for (int i = 1; i <= target/2; i++) 
        max = Math.max(cutRope03Core(i) * cutRope03Core(target - i), max);
    
    return max;


private int cutRope03Core(int target) 
    if (target < 4) 
        return target;
    
    int max = 0;
    for (int i = 1; i <= target/2; i++) 
        max = Math.max(cutRope03Core(i) * cutRope03Core(target - i), max);
    
    return max;

以上是关于剪绳子问题(动态规划,贪婪,递归)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

动态规划与贪心算法_剪绳子问题

14- I. 剪绳子☆☆☆(动态规划)

剑指offer-动态规划-贪心算法--剪绳子-python

动态规划贪心剪绳子

剪绳子问题 之动态规划 及 大数越界情况下的求余问题

刷题笔记(17)--整数拆分/剪绳子(动态规划)