暴力递归转动态规划(十五)

题目
给定一个正数n,求n的裂开方法数,
规定:后面的数不能比前面的数小
比如4的裂开方法有:
1+1+1+1、1+1+2、1+3、2+2、0+4 。 5种,所以返回5

暴力递归
用暴力递归方法进行尝试,整体思路是这样:

  1. 暴力递归方法需要参数pre(上一个数拆分的大小是多少)和rest(剩余的数大小是多少)
  2. 因为题目所说,base case也可以进行确定为
    2.1 pre > rest 则return 0 后面的数不能小于前面的数。
    2.2 如果拆分后的rest = 0,代表两种情况:
    第一种是满足pre < rest 的情况下全部拆完, return 1。
    另一种是我pre就是当前要拆分的数本身,此时也算是一种拆分方式,return 1。

代码

public static int ways(int n) {
        if (n < 0) {
            return 0;
        }
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        return process(1, n);
    }

    public static int process(int pre, int rest) {
    	//两个if判断必须这个在前。
        if (rest == 0) {
            return 1;
        }
        if (pre > rest) {
            return 0;
        }
        int ways = 0;
        for (int first = pre; first <= rest; first++) {
            ways += process(first, rest - first);
        }
        return ways;
    }

动态规划
依然是根据暴力递归代码改写动态规划,首先根据可变参数pre、rest 确定dp[][]大小为dp[n + 1][n + 1]。
并且根据base case可以确定dp[0 ~ n][0]位置 = 1。并且dp[pre][pre]位置值也为1。
第一点比较好理解,第二个来解释一下。如下图所示:
在这里插入图片描述
因为我暴力递归中ways主方法pre参数是从1开始尝试,所以pre = 0可以忽略不看。
根据base case rest = 0的列值为1,又因为pre 必须小于 rest ,所以 pre > rest的位置全都默认0,接下来我们来看 √ 位置 pre = 3 rest = 3。
这个位置可以将rest拆分成(1,2)、(2,1)、(3,0)。因为rest 要大于 pre。所以此时只有(3,0)这个选项可以进行拆分。拆分后,pre = 3, rest = 3,所以 √ 位置依赖pre = 3 rest = 0位置的数。
所以可以确定dp[pre][pre]对角线位置的值都为1。

代码

 public static int dp(int n) {
        if (n < 0) {
            return 0;
        }
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        int[][] dp = new int[n + 1][n + 1];

        for (int pre = 1; pre <= n; pre++) {
            dp[pre][0] = 1;
            dp[pre][pre] = 1;
        }

        for (int pre = n - 1; pre >= 1; pre--) {
            for (int rest = pre + 1; rest <= n; rest++) {
                int ways = 0;
                for (int first = pre; first <= rest; first++) {
                    ways += dp[first][rest - first] ;
                }
                dp[pre][rest] = ways;
            }
        }
        return dp[1][n];
    }

再次优化
可以看到动态规划的代码中依然还有枚举过程可以进行优化,我们仍然是画图,看每个dp格子之间的位置依赖。如下图所示:
此时我在(2,4)位置,接下来再次进行拆分,会看到它依赖的格子有(2,2)、(3,1)、(4,0)。
在这里插入图片描述
再看x位置(3,4),继续拆分依赖的是(3,1)、(4,0)位置。

在这里插入图片描述

如果将它抽象化的话,此时的pre rest依赖的就是 pre, rest -pre。和 pre + 1,rest的位置。就可以用这个公式将枚举行为来替换掉。

代码

 public static int bestDP(int n) {
        if (n < 0) {
            return 0;
        }
        if (n == 1) {
            return 1;
        }
        int[][] dp = new int[n + 1][n + 1];

        for (int pre = 1; pre <= n; pre++) {
            dp[pre][0] = 1;
            dp[pre][pre] = 1;
        }

        for (int pre = n - 1; pre >= 1; pre--) {
            for (int rest = pre + 1; rest <= n; rest++) {
                dp[pre][rest] = dp[pre + 1][rest] + dp[pre][rest - pre];
            }
        }
        return dp[1][n];
    }

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