線性模型

【例題】在一個夜黑風(fēng)高的晚上，有n（n <= 50）個小朋友在橋的這邊，現(xiàn)在他們需要過橋，但是由于橋很窄，每次只允許不大于兩人通過，他們只有一個手電筒，所以每次過橋的兩個人需要把手電筒帶回來，i號小朋友過橋的時間為T[i]，兩個人過橋的總時間為二者中時間長者。問所有小朋友過橋的總時間最短是多少。

思路1：貪心算法。總是跑得最快的人跑回來的話，那么他在每次別人過橋的時候一定得跟過去。但是，來看一組數(shù)據(jù) 四個人過橋花費的時間分別為 1 2 5 10，按照貪心算法答案是19，但是實際答案應(yīng)該是17。

具體步驟是這樣的：

第一步：1和2過去，花費時間2，然后1回來（花費時間1）；

第二歩：3和4過去，花費時間10，然后2回來（花費時間2）；

第三部：1和2過去，花費時間2，總耗時17。

所以貪心想法是不對的。

思路2：動態(tài)規(guī)劃。

我們先將所有人按花費時間遞增進行排序，假設(shè)前i個人過河花費的最少時間為opt[i]。

首先看初始狀態(tài)：opt[0]=0，opt[1]=T[1]， opt[2]=T[2]...

再看最后狀態(tài)：最后只可能有兩種情況

情況1：岸這邊只剩一個人。最后渡河會是1和i一起渡河。

? 狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：opt[i] = opt[i-1]+T[1]+T[i]

? 其中opt[i-1]是i-1個人在對岸最少時間，所以此時手電筒必定在對岸；T[1]是送手電筒回來的時間；T[i]是最后渡河時間。

情況2：岸這邊只剩兩個人。最后渡河會是1和2一起渡河。

? 狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程：opt[i] = opt[i-2]+T[1]+T[i]+T[2]+T[2]

? 其中opt[i-2]是i-2個人在對岸最少時間，所以此時手電筒必定在對岸；T[1]是送手電筒回來的時間；T[i]是最后渡河時間（i為目前為止最后一個，所以必定比另一個人慢），第一個T[2]是送手電筒回來的時間；第二個T[2]是2和1一起渡河的時間。

這兩種最后情況其實對應(yīng)的是：每個人可以選擇與1一起渡河，也可以選擇除1和2之外的一個人渡河。

那么總的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程取這兩者的最小值

opt[i] = min{opt[i-1] + a[1] + a[i] , opt[i-2] + a[1] + a[i] + 2*a[2] }

?

區(qū)間模型

區(qū)間模型的狀態(tài)表示一般為d[i][j]，表示區(qū)間[i, j]上的最優(yōu)解，然后通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移計算出[i+1, j]或者[i, j+1]上的最優(yōu)解，逐步擴大區(qū)間的范圍，最終求得[1, len]的最優(yōu)解。

【例題】給定一個長度為n（n <= 1000）的字符串A，求插入最少多少個字符使得它變成一個回文串。

?

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/qionglouyuyu/p/5126573.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的动态规划算法的应用模型的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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