通过 javascript 中的动态编程释放高效解决问题的能力。
介绍
您想提高编程中解决问题的能力吗? 动态规划(dp)是一种强大的技术,可以帮助您高效地解决复杂问题。本初学者指南将通过 javascript 示例向您介绍动态编程,使其易于掌握并应用于实际场景。
您将学到什么:
- 动态规划的基本概念
- 记忆和制表之间的差异
- 如何用 javascript 实现 dp 并结合实例
- 识别 dp 问题并应用正确策略的技巧
什么是动态规划?
动态规划是一种优化技术,用于通过将问题分解为更简单的子问题来解决问题。当问题涉及重叠子问题和最优子结构时,它特别有用。
立即学习“Java免费学习笔记(深入)”;
关键概念
最优子结构:如果问题的最优解包含其子问题的最优解,则问题表现出最优子结构。
重叠子问题:问题可以分解为多次重复使用的子问题。
记忆与制表
动态编程可以通过两种方式实现:记忆(自上而下的方法)和制表(自下而上的方法)。
记忆(自上而下)
记忆化涉及存储昂贵的函数调用的结果,并在相同的输入再次发生时返回缓存的结果。
何时使用:
- 自然递归结构
- 需要避免冗余计算
javascript 示例:具有记忆功能的斐波那契数列
function fibmemo(n, memo = {}) { if (n <h3> 制表(自下而上) </h3> <p>制表通过从基本情况开始迭代地填充表格(数组)来解决问题。</p> <p><strong>何时使用:</strong></p>
- 首选迭代方法
- 所有子问题都需要至少解决一次
javascript 示例:带有制表的斐波那契数列
function fibtab(n) { if (n <hr><h2> 在 javascript 中实现动态编程 </h2> <p>让我们探索如何应用动态编程来使用 javascript 解决实际问题。</p> <h3> 1. 爬楼梯问题 </h3> <p><strong>问题陈述:</strong></p> <p>你正在爬一个有 n 级台阶的楼梯。您一次可以爬 1 或 2 级台阶。你可以通过多少种不同的方式登上顶峰?</p> <p><strong>具有记忆功能的动态编程解决方案:</strong><br></p> <pre class="brush:php;toolbar:false">function climbstairs(n, memo = {}) { if (n <p><strong>说明:</strong></p>
- 问题有重叠的子问题(多次计算climbstairs(n - 1) 和climbstairs(n - 2))。
- 记忆化存储这些结果,减少冗余计算。
2. 硬币找零问题
问题陈述:
给定一系列硬币面额和总金额,找到达到该金额所需的最少硬币数量。
带制表的动态规划解决方案:
function coinchange(coins, amount) { const dp = array(amount + 1).fill(infinity); dp[0] = 0; for (let coin of coins) { for (let i = coin; i <p><strong>说明:</strong></p>
- 我们建立一个表 dp,其中每个条目 dp[i] 代表数量 i 所需的最少硬币。
- 通过迭代更新dp,我们找到最优解。
认识动态规划问题
动态编程并不总是首选解决方案。以下是识别 dp 问题的方法:
最优子结构:问题能否分解为子问题,其解决方案会导致最优解?
重叠子问题:您是否多次解决同一个子问题?
常见 dp 问题类别:
- 斐波那契数列
- 爬楼梯
- 背包问题
- 最长公共子序列
- 矩阵链乘法
提示和最佳实践
从递归解决方案开始:在优化之前递归地理解问题。
清楚地定义状态:识别代表子问题状态的变量。
选择正确的方法:根据问题的性质在记忆和制表之间做出决定。
优化空间复杂性:尽可能通过仅存储必要的数据来减少空间使用。
使用小输入进行测试:使用小测试用例验证您的解决方案以确保正确性。
其他 javascript 示例
最长公共子序列 (lcs)
问题陈述:
给定两个字符串,找到它们的最长公共子序列的长度。
动态规划解决方案:
function lcs(str1, str2) { const m = str1.length; const n = str2.length; const dp = Array(m + 1).fill(null).map(() => Array(n + 1).fill(0)); for (let i = 1; i <hr><h2> 结论 </h2> <p>动态规划是一种有效解决复杂问题的宝贵技术。通过理解核心概念并练习 javascript 示例,您可以增强解决问题的工具包。</p> <p><strong>要点:</strong></p>
- 动态规划通过存储子问题的解决方案进行优化。
- 根据问题在记忆和制表之间进行选择。
- 实践对于有效认识和解决dp问题至关重要。
常见问题解答
q1:什么时候应该使用动态规划?
a1:当问题可以分解为具有最佳子结构的重叠子问题时,使用动态规划。
问题2:记忆和制表有什么区别?
a2:记忆化是一种自上而下的方法,在递归期间存储结果。制表是一种自下而上的方法,迭代地构建表格。
q3:如何识别动态规划问题?
a3:寻找解决方案涉及根据先前计算做出决策以及子问题重复的问题。
进一步阅读
-
书籍:
- cormen、leiserson、rivest 和 stein 的算法简介
- robert sedgewick 和 kevin wayne 的算法
-
在线资源:
- leetcode 上的动态规划
- geeksforgeeks 动态编程教程
通过掌握 javascript 动态编程技术来提高您的编码技能。从今天开始应用这些策略来更有效地解决复杂问题!
以上就是动态编程变得简单:带有 JavaScript 示例的初学者指南的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!