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(1)状态表示:
dp[i][j]表示合并从第i堆到第j堆石子的最小代价。
(2)状态方程:
dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i+1][j-1] + a[i] + a[j]),其中1 <= i <= j <= N。
(3)边界条件:
当j = i时,表示只合并一堆石子,其代价为该堆石子的质量,即dp[i][i] = a[i]。
当i > j时,表示合并的石子堆不存在,其代价为无穷大,即dp[i][j] = +∞。
(4)时间、空间复杂度分析:
时间复杂度:O(N^3),因为每个状态都需要计算一次,共有N^3个状态。
空间复杂度:O(N^2),因为需要存储所有状态的值,共有N^2个状态。
结合本章的学习,我对动态规划法的体会和思考如下:
动态规划是一种通过将问题分解为子问题并解决子问题来求解原问题的算法策略。在本题中,我们将合并石子堆的问题分解为一系列的子问题,并使用动态规划的状态方程来求解最小代价。通过使用动态规划,我们可以避免重复计算子问题,从而大大提高了算法的效率。此外,动态规划还具有直观易懂的特点,可以帮助我们更好地理解问题的本质和求解过程。在解决实际问题时,我们可以尝试使用动态规划来求解,并注意选择合适的状态表示和状态方程来简化问题。