记忆化搜索 数字游戏1
时间: 2024-06-09 08:06:18 浏览: 10
记忆化搜索是一种优化技术,用于减少重复计算以提高算法效率。在数位dp中,为了避免重复的操作,可以使用记忆化搜索来对重复的计算进行压缩。具体步骤如下:
1. 对于每个数字,添加前导0,使其位数与最大位数一致。
2. 使用深度优先搜索(DFS)进行递归操作。每次递归时,记录每个正确的数字。
3. 使用记忆化搜索来存储已计算的结果,以便在需要时可以直接使用,避免重复计算。
对于问题“数字游戏1”,具体操作如下:
1. 给定数据范围为0~12345,我们需要找到相邻位数相差大小大于2的情况的数字,并统计这些数字的数量。可以通过数位dp和记忆化搜索来解决这个问题。
2. 根据上述步骤进行数位dp的计算和记忆化搜索的操作。
3. 最后,统计符合条件的数字的数量即可。
相关问题
python记忆化搜索
记忆化搜索是一种优化搜索算法的方法,它通过记忆已经搜索过的状态来避免重复搜索,从而提高搜索效率。在Python中,可以使用装饰器@functools.lru_cache(maxsize=None)来实现记忆化搜索。这个装饰器会缓存函数的结果,当函数再次被调用时,如果参数相同,则直接返回缓存的结果,避免了重复计算。记忆化搜索通常用于解决动态规划问题,可以大大提高算法的效率。但需要注意的是,输入格式可能会影响记忆化搜索的效果,需要根据具体情况进行调整。
python 记忆化搜索
Python的记忆化搜索是一种优化技术,用于解决递归问题的重复计算。它通过使用缓存来存储已经计算过的结果,避免重复计算,从而提高程序的执行效率。
记忆化搜索的核心思想是将每次计算的结果保存在一个缓存中,在每次调用时首先检查缓存中是否已经存在该结果,如果存在则直接返回,否则进行计算并保存到缓存中,然后返回计算结果。
在Python中,可以使用装饰器来实现记忆化搜索。下面是一个简单的示例代码:
```python
def memoize(func):
cache = {}
def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args = func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@memoize
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
print(fibonacci(10))
```
在上面的示例中,我们定义了一个`memoize`装饰器函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数`wrapper`。`wrapper`函数首先检查缓存中是否已经存在计算结果,如果不存在则调用原函数进行计算,并将结果保存到缓存中。然后,我们使用`@memoize`装饰器将`fibonacci`函数进行了装饰,使其具有记忆化搜索的功能。
通过记忆化搜索,递归函数的执行效率得到了显著的提升,特别是在存在大量重复计算的情况下。这在解决一些动态规划问题或者需要进行大量递归计算的场景中非常有用。
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