动态规划石子合并问题打表
时间: 2023-07-08 09:40:01 浏览: 59
动态规划石子合并问题的打表方法如下:
1. 确定石子的个数和各自的权值。
2. 构建一个二维数组dp,其中dp[i][j]表示第i个石子到第j个石子合并成一堆的最小代价。
3. 初始化dp数组,将dp[i][i]的值赋为0,表示单个石子合并的代价为0。
4. 遍历dp数组,计算dp[i][j]的值,具体计算方法为:
- 枚举i和j之间的位置k,计算将i到k这一段石子合并成一堆的代价,记为sum1。
- 枚举k+1和j之间的位置m,计算将k+1到j这一段石子合并成一堆的代价,记为sum2。
- 将sum1和sum2相加,再加上将i到j这一段石子合并成一堆的代价(即权值之和),得到总代价。
- 将总代价与dp[i][j]的值比较,取较小的值作为dp[i][j]的值。
5. 最终dp[n][1]即为将所有石子合并成一堆的最小代价。
将计算结果保存在一个二维数组中,即可得到动态规划石子合并问题的打表结果。
需要注意的是,因为石子的个数和权值可能会很大,所以在实际实现中需要考虑使用long long类型来存储石子的权值和代价。
相关问题
石子合并问题动态规划打表
石子合并问题是一个经典的动态规划问题,它的状态转移方程为:dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k+1][j] + sum[i][j]),其中dp[i][j]表示将从i到j的石子合并成一个石子的最小代价,sum[i][j]表示从i到j石子的总和。为了方便查看,我可以为你提供一个简单的动态规划表格,如下所示:
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|---|---|---|---|---|
| | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| | | 0 | 0 | 0 | 0 |
| | | | 0 | 0 | 0 |
| | | | | 0 | 0 |
| | | | | | 0 |
其中,dp[1][1]=0, dp[2][2]=0, dp[3][3]=0, dp[4][4]=0, dp[5][5]=0。其他的dp[i][j]需要根据状态转移方程计算。
动态规划石子合并问题运行结果分析
动态规划石子合并问题的运行结果分析如下:
1. 输入数据:石子的个数和各自的权值,这是程序运行的输入数据。
2. 输出结果:将所有石子合并成一堆的最小代价,这是程序运行的输出结果。
3. 时间复杂度:动态规划石子合并问题的时间复杂度为O(n^3),其中n为石子的个数。具体分析如下:
- 构建二维数组dp的时间复杂度为O(n^2)。
- 遍历dp数组的时间复杂度为O(n^3),因为对于dp数组中的每个元素,都需要枚举i、j和k,所以总的时间复杂度为O(n^3)。
- 所以动态规划石子合并问题的时间复杂度为O(n^2+n^3)=O(n^3)。
4. 空间复杂度:动态规划石子合并问题的空间复杂度为O(n^2),因为需要使用一个二维数组dp来保存每个子问题的最优解。
5. 运行效率:动态规划石子合并问题的运行效率受输入数据的影响,当石子的个数较大时,程序的运行时间会增加。可以通过打表的方法来优化程序的运行效率。
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