package com.xjj.algorithm;
import java.util.Scanner;
/*-----动态规划----数塔问题------
* 1.n层有n个数 :求第一层到n层每次一个数最大和为多少?
*
* 2.除第一个数每个数都有选与不选两种决策,即每个数都有两个分支:
* 则如果用枚举为 O(2^n) 很大;
*
* 3.令dp[i][j]为第 i 行第 j 个元素到底层的最大和,其值只与 i+1 行 第max(j,j+1)元素有关
* 故状态转移方程为 dp[i][j] = max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]) + a[i][j];
* 边界 : dp[n][j] = a[n][j] 最后一行为元素本身
*
*
* */
public class Dp_num_towper {
public static int n;
public int dp_num(int[][] a){
//保存到底路径最大和值
int[][] dp = new int[n+1][n+1];
//初始化,设置边界
for(int i = 1; i <= n; i++)
dp[n][i] = a[n][i];
//动态转移方程
for(int i = n-1; i >= 1; i--)
for(int j = 1; j <= i; j++){
dp[i][j] = Math.max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1]) + a[i][j];
}
//待求目标值
return dp[1][1];
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("输入数塔共几层:");
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
n = scanner.nextInt();
int[][] a = new int[n+1][n+1];
for(int i = 1; i <= n; i++)
for(int j = 1; j <= i; j++){
a[i][j] = scanner.nextInt();
}
Dp_num_towper dp = new Dp_num_towper();
System.out.println(dp.dp_num(a));
}
}
动态规划:
1. 递归:自顶向下--从目标问题开始分解解决,直到到达边界返回为止;
递推:自底向上--从边界开始解决,直到解决目标问题;(将边界看作底,本题用递推)
2.最优子结构:如果一个问题的最优解可有其子问题的最优解有效地构造出来;
3.一个问题必须是拥有重叠子问题和最优子结构才能用动态规划解决;
4.分治法与动态规划:都是由子问题的解得出原问题的解,但分治法不存在重叠问题;如归并排序及快速排序均由左右序列问题治之,但不重叠,因而是分治法;
5.贪心与动态规划: 贪心是直接通过某一种策略,以单链的流水方式得到所谓“最优”选择,但结果不一定正确(如本题采取每次都取左右两元素中的最大值)--局部最优;但动态规划每次会考虑所有子问题,以得出全局最优。