C++动态规划经典题目:合并石子详解
在C++编程领域中,动态规划可以算得上是一种非常经典和常见的解题方法,而在其中一个经典的题目中,便深入体现了动态规划的妙处,那就是“合并石子”问题。
所谓“合并石子”,即给定一个长度为n的数组,每个元素代表石子的重量,将其不断合并直到只剩下一堆石子,每次只能将相邻的两堆石子合并,每次合并后的代价等于合并后两堆石子的重量之和,求最小的合并代价。
在这个问题中,我们可以引入一个动态规划的思想,即通过将原问题分解成更小的子问题来解决。假设有一个长度为n的数组为stones,我们可以定义dp(i,j)表示将stones[i...j]合并为一堆石子所需要的最小代价。
对于dp(i,j)来说,我们可以先枚举中间分裂成两部分的位置k,将stones[i...j]分裂为stones[i...k]和stones[k+1...j],那么此时的代价便应是dp(i,k)+dp(k+1,j)+sum(i,j)。
但是,这种方法有一个非常明显的问题,那就是对于可能重复的子计算,会进行大量的重复计算,因此我们通过优化,可以只计算一遍并将其存储。具体来说,我们可以通过状态转移方程dp(i,j)=min(dp(i,k)+dp(k+1,j)+sum(i,j))来实现,其中k的枚举范围为[i,j-1]。
接着,我们可以通过递推来实现。首先初始化dp(i,i)=0,dp(i,i+1)=stones[i]+stones[i+1]。然后,我们可以从状态转移方程中看到dp(i,j)所依赖的状态是dp(i,k)和dp(k+1,j),因此我们要先计算出较小的区间来推导后面的更大的区间。最后,返回dp(0,n-1)即可。
综上所述,合并石子问题是一个非常典型的动态规划问题,在C++编程中也是一个经典的题目之一。通过这个问题的分析,我们可以更好的理解动态规划的思想和方法,进而在一定程度上提高我们的编程思维和能力。
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