动态规划问题
动态规划（Dynamic Programming）（简称 DP 问题），是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题，动态规划的基本思想，是将原问题，转化为一系列相互联系的子问题，然后通过逐层递推来求的最后的解。
斐波拉契数列
斐波拉契数列的样子
0 ,1, 1, 2, 3, 5, 8, 13
直接的自顶向下算法
func F(i int) int {
if i == 0 {
return 0
}
if i == 1 {
return 1
}
return F(i-1) + F(i-2)
}
带有备忘录的至顶向下算法
var memo map[int]int
func main() {
memo=make(map[int]int,50)
a := F(40)
fmt.Println(a)
}
func F(i int) int {
if v, ok := memo[i]; ok {
return v
}
if i == 0 {
return 0
}
if i == 1 {
return 1
}
f := F(i-1) + F(i-2)
memo[i] = f
return f
}
自底向上算法
想从小的算，逐渐的往大的上面推。
这种算法，其实更容易理解，而且更快。
func main() {
a := make([]int, 40)
a[0], a[1] = 0, 1
for i := 3; i < len(a); i++ {
a[i] = a[i-1] + a[i-2]
}
fmt.Println(a[39])
}
从斐波拉契数列，到动态规划
严格意义上来说，斐波拉契数列并不算是严格的 动态规划 ，因为动态规划一般是用来求解优化问题。
动态规划通过求解子问题来求解原问题，一般来说，动态规划应用于 重叠子问题 的情况，即不同的子问题，有相同的子子问题，动态规划算法，技术将每个问题，只求解一次，将其解存放在一个表格中，而不用每次求解，都再求一次子子问题。
思考题：递归是动态规划问题吗？
答案，不是，因为他没有牵扯到重复的子子问题。
动态规划中的常见概念
１.原问题和子问题
原文就是你本身要求解的问题，子问题就是和原问题相似，但是规模较小的问题。
不如求 F(10)，那么 F(10) 就是原问题 F(k) (k<10) 都是子问题
2.状态
状态就是子问题中会变化的某个量，可以把状态看成我们要求解问题的 自变量
例如我们要求的 F(10),10就是一个状态
3.状态转移方程
表示状态之间转移关系的方程，例如：F(n) = F(n-1) + F(n-2)。比如这种 n=1或者 n=2,时候 F(1)=1; F(0)=0 。一般这样的方程也称为是边界条件，也称为是 基准方程。
4.DP数组（动态规划数组）
DP数组也叫子问题数组，因为 DP 数组中，每一个元素，都对应一个子问题结果。DP数组的下标，一般就是该子问题对应的状态。
打家劫舍问题
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
例一
输入：[1,2,3,1]
输出：4
解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
例二
输入：[2,7,9,3,1]
输出：12
解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。
代码实现
自顶向下的写法
var a map[int]int
func rob(nums []int) int {
a = make(map[int]int, 20)
a[0] = nums[0]
a[1] = nums[1]
return F(len(nums)-1, nums)
}
func F(i int, nums []int) int {
if i == 0 {
return a[0]
}
if i == 1 {
return Max(a[0], a[1])
}
if v, ok := a[i]; ok {
return v
} else {
rel := Max(F(i-1, nums), F(i-2, nums)+nums[i])
a[i] = rel
return rel
}
}
func Max(a, b int) int {
if a > b {
return a
} else {
return b
}
}
使用自底而上的方法
func rob(nums []int) int {
maxmony := make([]int, len(nums))
maxmony[0] = nums[0]
maxmony[1] = max(nums[0], nums[1])// max是自定义求大小的函数
for i := 2; i < len(nums); i++ { //注意这个地方应该从2开始
// 注意最后一个是用什么加的
maxmony[i] = max(maxmony[i-1], maxmony[i-2]+nums[i])
}
return maxmony[len(nums)-1]
}
如何输出偷窃金额的房间号
在输出这一部分之前，我们应该先注意：产生最大偷窃金额的方案并不唯一，我们只需要输出任意一种方案即可，例如 M=【1,3,2】就有两种方案。
理解如何输出最大偷窃金额的房间号前，应该先理解如下结论
- 对于任意的 i 均有
maxmony[i]>nums[i]。 -
maxmony是一个递增数组。
我们通过一个例子，来说明这个问题
maxmony=[ 1, 4, 1, 2, 5, 6, 3 ]
nums= [ 1, 4, 4, 6, 9, 12, 12]
结果为: 12，顺序为（1,3,5）
实现代码
package main
import "fmt"
func main() {
s := []int{2, 7, 9, 3, 1}
a, b := rob(s)
fmt.Println(a, b)
}
func rob(nums []int) (int, []int) {
maxmoney := make([]int, len(nums))
maxmoney[0] = nums[0]
maxmoney[1] = max(nums[0], nums[1]) // max是自定义求大小的函数
for i := 2; i < len(nums); i++ { //注意这个地方应该从2开始
// 注意最后一个是用什么加的
maxmoney[i] = max(maxmoney[i-1], maxmoney[i-2]+nums[i])
}
// 根据 maxmony 和 nums 两个数组，推断出来，得出最优化的房间号
// maxmony = [ 2 7 11 11 12]
// nums = [ 2 7 9 3 1]
suq := []int{}
money := maxmoney[len(maxmoney)-1]
// 第一次出现最大值得时候，就是最后偷的房间
for i := len(nums) - 1; i >= 0; i-- {
if maxmoney[i] != maxmoney[i-1] {
suq = append(suq, i)
money -= nums[i]
}
if nums[i] == maxmoney[i] { //如果背包的东西和房间的东西一样，那么这就是最后一个房间。
break
}
}
return maxmoney[len(nums)-1], suq
}
func max(a, b int) int { //判断最大最小值
if a > b {
return a
} else {
return b
}
}