算法设计与分析第三章作业

软工2201杨涵宇 2022级 2024-01-12 09:19:33

1.请写出以下题目的动态规划方程:

设有 N堆石子排成一排,其编号为 1,2,3,…,N。
每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述。用数组a[N]表示每堆石子的质量,sum[i,j]表示第i堆石子到第j堆石子的总质量
现在要将这 N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。
例如有 4堆石子分别为 1 3 5 2, 我们可以先合并 1、2 堆,代价为 4,得到 4 5 2, 又合并 1,2 堆,代价为 9,得到 9 2 ,再合并得到 11,总代价为 4+9+11=24;
如果第二步是先合并 2,3 堆,则代价为 7,得到 4 7,最后一次合并代价为 11,总代价为 4+7+11=22。
问题是:找出一种合理的方法,使总的代价最小,输出最小代价。

请按照如下格式书写动态规划方程:
(1)状态表示:dp[i][j]表示合并第i堆石子到第j堆石子的最小代价

(2)状态方程:dp[i][j]=min(dp[i+1][j]+sum[i][j],dp[i][j-1]+sum[i][j])

(3)边界条件:

当i=j=1时,无需合并,此时dp[i][j]=0;

当i=j-1时,只有两堆石子,dp[i][j]=sum[i][j];

(4)时间、空间复杂度分析:

时间复杂度:O(n²) 双重循环

空间复杂度:O(n²) 用二维数组存储dp[i][j]

2.结合本章的学习,总结你对动态规划法的体会和思考

1)首先要确定状态表示,定义好变量,写好注释;

2)动态规划最重要的是状态方程,所以要清楚前后状态的联系,通过前一个状态推导出当前状态;

3)最后注意边界条件,确定状态的初始值和边界值,从而推进状态的计算。

...全文
43 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
书名:算法设计分析 作者:王晓东 图书目录 第1章 算法引论 1.1 算法与程序 1.2 表达算法的抽象机制 1.3 描述算法 1.4 算法复杂性分析 小结 习题 第2章 递归与分治策略 2.1 速归的概念 2.2 分治法的基本思想 2.3 二分搜索技术 2.4 大整数的乘法 2.5 Strassen矩阵乘法 2.6 棋盘覆盖 2.7 合并排序 2.8 快速排序 2.9 线性时间选择 2.10 最接近点对问题 2.11 循环赛日程表 小结 习题 第3章 动态规划 3.1 矩阵连乘问题 3.2 动态规划算法的基本要素 3.3 最长公共子序列 3.4 凸多边形最优三角剖分 3.5 多边形游戏 3.6 图像压缩 3.7 电路布线 3.8 流水作业调度 3.9 0-1背包问题 3.10 最优二叉搜索树 小结 习题 第4章 贪心算法 4.1 活动安排问题 4.2 贪心算法的基本要素 4.2.1 贪心选择性质 4.2.2 最优子结构性质 4.2.3 贪心算法与动态规划算法的差异 4.3 最优装载 4.4 哈夫曼编码 4.4.1 前缀码 4.4.2 构造哈夫曼编码 4.4.3 哈夫曼算法的正确性 4.5 单源最短路径 4.5.1 算法基本思想 4.5.2 算法的正确性和计算复杂性 4.6 最小生成树 4.6.1 最小生成树性质 4 6.2 Prim算法 4.6.3 Kruskal算法 4.7 多机调度问题 4.8 贪心算法的理论基础 4.8.1 拟阵 4.8.2 带权拟阵的贪心算法 4.8.3 任务时间表问题 小结 习题 第5章 回溯法 5.1 回溯法的算法框架 5.1.1 问题的解空间 5.1.2 回溯法的基本思想 5.1.3 递归回溯 5.1.4 迭代回溯 5.1.5 子集树与排列树 5.2 装载问题 5.3 批处理作业调度 5.4 符号三角形问题 5.5 n后问题 5.6 0-1背包问题 5.7 最大团问题 5.8 图的m着色问题 5.9 旅行售货员问题 5.10 圆排列问题 5.11 电路板排列问题 5.12 连续邮资问题 5.13 回溯法的效率分析 小结 习题 第6章 分支限界法 6.1 分支限界法的基本思想 6.2 单源最短路径问题 6.3 装载问题 6.4 布线问题 6.5 0-1背包问题 6.6 最大团问题 6.7 旅行售货员问题 6.8 电路板排列问题 6.9 批处理作业调度 小结 习题 第7章 概率算法 7.1 随机数 .2 数值概率算法 7.2.1 用随机投点法计算л值 7.2.2 计算定积分 7.2.3 解非线性方程组 7.3 舍伍德算法 7.3.1 线性时间选择算法 7.3.2 跳跃表 7.4 拉斯维加斯算法 7.4.1 n后问题 7.4.2 整数因子分解 7.5 蒙特卡罗算法 7.5.1 蒙特卡罗算法的基本思想 7.5.2 主元素问题 7.5.3 素数测试 小结 习题 第8章 NP完全性理论 8.1 计算模型 8.1.1 随机存取机RAM 8.1.2 随机存取存储程序机RASP 8.1.3 RAM模型的变形与简化 8.1.4 图灵机 8.1.5 图灵机模型与RAM模型的关系 8.1.6 问题变换与计算复杂性归约 8.2 P类与NP类问题 8.2.1 非确定性图灵机 8.2.2 P类与NP类语言 8.2.3 多项式时间验证 8.3 NP完全问题 8.3.1 多项式时间变换 8.3.2 Cook定理 8.4 一些典型的NP完全问题 8.4.1 合取范式的可满足性问题 8.4.2 3元合取范式的可满足性问题 8.4.3 团问题 8.4.4 顶点覆盖问题 8.4.5 子集和问题 8.4.6 哈密顿回路问题

273

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
广东外语外贸大学信息科学与技术学院
算法 高校
社区管理员
  • brisksea
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告
暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧