动态编程-带记忆的树递归

问题描述

针对该问题:

以M×N网格考虑昆虫。昆虫开始于左下角(0,0),并希望结束于右上角(M-1,N-1)。昆虫只能向右或向上移动。编写一个函数路径,该路径采用网格的长度和宽度,并返回昆虫从头到目标可以采用的不同路径数。

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例如,“ 2 x 2”网格共有两种方式使昆虫从起点移动到目标。对于3 x 3的网格,昆虫有6条不同的路径(上面仅显示3条)。


以下是递归解决方案:

package main

import "fmt"

func paths(m,n int) int {

    var traverse func(int,int) int
    traverse = func(x,y int) int {

        if x >= m || y >= n {
            return 0
        }
        if x == m-1 && y == n-1 {
            return 1
        }
        return traverse(x+1,y) + traverse(x,y+1)
    }
    return traverse(0,0)
}

func main() {
    fmt.Println(paths(1,157))
}

随着N的增加效果如下:

fmt.Println(paths(1,1)) // 1
fmt.Println(paths(2,2)) // 2
fmt.Println(paths(3,3)) // 6
fmt.Println(paths(4,4)) // 20
fmt.Println(paths(5,5)) // 70
fmt.Println(paths(6,6)) // 252
fmt.Println(paths(7,7)) // 924

记忆化可以应用于斐波那契问题,使用树递归来重用以前的计算

记住这个路径问题有意义吗?重用以前的计算

(注意:此问题旨在应用树递归的概念,如here所述。)

解决方法

该问题是众所周知的,并且具有(M + N-2选择M-1)或等效的解决方案(M + N-2选择N-1)。使用需要O(NM)时间的记忆是否有意义?并非如此,因为可以用相对简单的代码在O(min(M,N))时间(算术运算)中计算二项式系数。

例如(playground link):

package main

import (
    "fmt"
    "math/big"
)

func paths(n,m int) *big.Int {
    return big.NewInt(0).Binomial(int64(n+m-2),int64(m-1))
}

func main() {
    for i := 1; i < 10; i++ {
        fmt.Println(i,paths(i,i))
    }
}
,

是的,可以使用备忘录。要进行的关键观察是在3x3网格中考虑一个网格(1,1):

(2,0)(2,1)(2,2)

(1,0)(1、1)(1、2)

(0,0)(0,1)(0,2)

网格(1,1)中的路径数等于(1,0)的路径数加上(0,1)的路径数,因为只有两种可能的方式可以到达路径(1,1)。

概括:

npath(x,y)= npath(x-1,y)+ npath(x,y-1)

其中npath(x,y)=访问网格(x,y)的可能路径的数量

因此,如果您向后构建递归,则可以应用备注。倒退是指您必须从较小的情况开始,其中npath(_,0)= 1且npath(0,_)=1。下划线表示任何值。

简单运行此算法会在3x3的网格中产生以下数量的路径:

1 3 6

1 2 3

1 1 1

实际上,您可以执行双嵌套循环,而不必进行递归优化。