python動態(tài)規(guī)劃算法實(shí)例詳解
如果大家對這個(gè)生僻的術(shù)語不理解的話,那就先聽小編給大家說個(gè)現(xiàn)實(shí)生活中的實(shí)際案例吧,雖然現(xiàn)在手機(jī)是相當(dāng)?shù)谋憬荩€可以付款,但是最初的時(shí)候,我們經(jīng)常會使用硬幣,其中,我們?nèi)绻龅绞种杏泻芏辔迕蛘?塊錢硬幣,要怎么湊出來5元錢呢?這么一個(gè)過程也可以稱之為動態(tài)規(guī)劃算法,下面就來看下詳細(xì)內(nèi)容吧。
從斐波那契數(shù)列看動態(tài)規(guī)劃
斐波那契數(shù)列:Fn = Fn-1 + Fn-2 ( n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1)
練習(xí):使用遞歸和非遞歸的方法來求解斐波那契數(shù)列的第 n 項(xiàng)
代碼如下:
# _*_coding:utf-8_*_
def fibnacci(n):
if n == 1 or n == 2:
return 1
else:
return fibnacci(n - 1) + fibnacci(n - 2)
print(fibnacci(10)) # 55
如果看不懂上面模棱兩可的介紹,還有下面直觀的代碼:
f(1) = 1 f(2) = 1 f(3) = f(1) + f(2) = 1+ 1 = 2 f(4) = f(3) + f(2) = 2 + 1 = 3 ... f(n) = f(n-1) + f(n-2)
實(shí)例擴(kuò)展:
爬樓梯
假設(shè)你正在爬樓梯,需要n階才能到達(dá)樓頂
每次你可以爬 1 或 2 個(gè)臺階。你有多少種不同的方法可以爬到樓頂呢?
注意:給定 n 是一個(gè)正整數(shù)。
如:
示例1:
輸入: 2
輸出: 2
解釋: 有兩種方法可以爬到樓頂。
1. 1 階 + 1 階
2. 2 階
示例2:
輸入: 3
輸出: 3
解釋: 有三種方法可以爬到樓頂。
1. 1 階 + 1 階 + 1 階
2. 1 階 + 2 階
3. 2 階 + 1 階
解析:
如果給的兩個(gè)示例看的不是特別清楚,你可以當(dāng)階梯為0,那么上樓梯方法0種這是必然,當(dāng)階梯只有1那么上樓梯方法只有1種:
當(dāng)4個(gè)臺階:
輸入:4
輸出:4
1. 1階 + 1階 + 1階 + 1階
2. 2階 + 2階
3. 1階 + 2階 + 1階
4. 2階 + 1階 + 1階
5. 1階 + 1階 + 2階
那么得到:
階梯數(shù) 爬樓梯方法
0 0
1 1
2 2
3 3
4 5
...
如果感覺看的不明顯可以推理一下5階,6階...
可以得到當(dāng)我們想爬n階樓梯,我們可以得到: p(n-1) + p(n-2) p為爬樓梯方法
class Solution:
def climbStairs(self, n: int) -> int:
num_list = [0,1,2]
if n==1:
return num_list[1]
elif n==2:
return num_list[2]
else:
for i in range(3,n+1):
num_list.append(num_list[i-1]+num_list[i-2])
print(num_list)
return num_list[n]
obj = Solution()
result = obj.climbStairs(10)
print(result)
提交LeetCode只擊敗了12.72%的人。通過優(yōu)化
class Solution:
def climbStairs(self, n: int) -> int:
a,b,c = 0,1,2
if n == 1:
return b
if n == 2:
return c
while n>0:
c = a + b
a,b = b,c
n -= 1
return c
obj = Solution()
result = obj.climbStairs(8)
到此這篇關(guān)于python動態(tài)規(guī)劃算法實(shí)例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python動態(tài)規(guī)劃算法是什么內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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