《算法闯关指南:动态规划算法--斐波拉契数列模型》--01.第N个泰波拉契数,02.三步问题

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前言:

聚焦算法题实战,系统讲解三大核心板块:优选算法:剖析动态规划、二分法等高效策略,学会寻找“最优解”。 递归与回溯:掌握问题分解与状态回退,攻克组合、排列等难题。 贪心算法:理解“局部最优”到“全局最优”的思路,解决区间调度等问题 内容以题带点,讲解思路与代码实现,帮助大家快速提升代码能力。

01.第N个泰波拉契数

题目链接

1137. 第 N 个泰波那契数 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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题目示例

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解法(动态规划):

算法流程:

1. 状态表示
这道题可以【根据题目要求】直接定义出状态表示:
dp[i] 表示:第 i 个泰波拉契数的值
2. 状态转移方程
题目已经很贴心的告诉了我们:
dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]
3. 初始化

从我们的递推公式可以看出,dp[i]i=0 以及 i=1 的时候是没有办法进行推导的,因为 dp[-2]dp[-1] 不是一个有效的数据。
因此我们需要在填表之前,将 0,1,2 位置的值初始化。题目中已经告诉我们 dp[0] = 0,dp[1] = dp[2] =1
4. 填表顺序
毫无疑问是【从左往右】。
5. 返回值
应该返回 dp[n] 的值。

C++算法代码:

classSolution{public:inttribonacci(int n){//处理边界if(n==0)return0;if(n==1||n==2)return1; vector<int>dp(n+1); dp[0]=0,dp[1]=dp[2]=1;for(int i=3;i<=n;i++){ dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3];}return dp[n];}};

滚动数组空间优化(了解即可)

classSolution{public:inttribonacci(int n){//处理边界if(n==0)return0;if(n==1||n==2)return1;//滚动数组优化int a=0,b=1,c=1,d=0;for(int i=3;i<=n;i++){ d=a+b+c;//滚动操作 a=b,b=c,c=d;}return d;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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02.三步问题

题目链接

面试题 08.01. 三步问题 - 力扣(LeetCode)

题目描述

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题目示例

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解法(动态规划):

算法思路:

1. 状态表示
这道题可以根据【经验+题目要求】直接定义出状态表示:
dp[i] 表示:到达 i 位置时,一共有多少种方法。
2. 状态转移方程
以 i 位置状态的最近的一步,来分情况讨论:
如果 dp[i] 表示小孩上第 i 阶楼梯的所有方式,那么他应等于所有上一步的方式之和:

  • 上一步上一级台阶:dp[i] += dp[i-1]
  • 上一步上两级台阶:dp[i] += dp[i-2]
  • 上一步上三级台阶:dp[i] += dp[i-3]

综上所述,dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2] + dp[i-3]
需要注意的是,这道题目说,由于结果可能很大,需要对结果取模。
在计算的时候,三个值全部加起来再取模是不行的,大家可以自己取试试。对于这类问题,我们每计算一次(两个数相加/乘等),都需要取一次模。否则,万一发生了溢出,我们的答案就错了。
3. 初始化
从我们的递推公式可以看出,dp[i]i=0,i=1 以及 i=2 的时候是没有办法进行推导的,因为 dp[-3]dp[-2]dp[-1] 不是一个有效的数据。
因此我们需要在填表之前,将 1,2,3 位置的值初始化。
根据题意,dp[1] = 1,dp[2] = 2,dp[3] = 4
4. 填表顺序
毫无疑问是【从左往右】。
5. 返回值
应该返回 dp[n] 的值。

C++算法代码:

classSolution{public:intwaysToStep(int n){// 1. 创建 dp 表// 2. 初始化// 3. 填表// 4. 返回constint MOD=1e9+7;// 处理边界情况if(n==1||n==2)return n;if(n==3)return4; vector<int>dp(n+1); dp[1]=1,dp[2]=2,dp[3]=4;//不处理边界这里会有问题for(int i=4;i<=n;i++) dp[i]=((dp[i-1]+dp[i-2])%MOD+dp[i-3])%MOD;return dp[n];}};

滚动数组空间优化(了解即可)

classSolution{public:intwaysToStep(int n){// 1. 创建 dp 表// 2. 初始化// 3. 填表// 4. 返回constint MOD=1e9+7;// 处理边界情况if(n==1||n==2)return n;if(n==3)return4;//空间优化int a=1,b=2,c=4,d=0;for(int i=4;i<=n;i++){ d=((a+b)%MOD+c)%MOD; a=b,b=c,c=d;}return d;}};

算法总结&&笔记展示:

笔记字有点丑,大家见谅:

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结尾:

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结语:本文聚焦动态规划算法实战,通过两道经典题目《第N个泰波拉契数》和《三步问题》系统讲解动态规划的核心思路。 泰波拉契数:定义状态dp[i]表示第i个数的值,状态转移方程为dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3],通过初始化边界和填表顺序(从左到右)求解,并提供滚动数组优化代码。 三步问题:状态dp[i]表示到达i台阶的方法数,转移方程为dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3],强调取模防止溢出,并给出空间优化方案。

✨把这些内容吃透超牛的!放松下吧✨ʕ˘ᴥ˘ʔづきらど

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数据结构|图论:从数据结构到工程实践的核心引擎

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本篇文章是博主强化学习RL领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在强化学习专栏:        强化学习(8)---《【MADRL】多智能体近端策略优化(MAPPO)算法》 【MADRL】多智能体近端策略优化(MAPPO)算法 目录 0.前言 1.背景与动机 2.算法结构 3.具体公式 4.算法流程 5.公式总结 6.优势与应用场景 7.结论  [Python] MAPPO实现(可移植) 0.前言        多智能体近端策略优化算法 MAPPO(Multi-Agent Proximal Policy Optimization)是PPO(Proximal Policy

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