白話版 動態規劃法

關於動態規劃法的解釋, 大多都是基於揹包問題的, 但揹包問題揹負了很多演算法的解釋工作,經常讓初學者混淆,剛剛刷leetcode的時候,發現了乙個很不錯的關於動態規劃演算法的例題,特來分享一下!

leetcode120

動態規劃法的優勢在於, 前面n-1步保持了"很多"狀態, 當走出第n-1步的時候後, 可以基於儲存的狀態直接得出"很多新的"狀態, 然後從新狀態中得到最優解.

動態規劃法

class solution:

def minimumtotal(self, ********):
""":type ********: list[list[int]]
:rtype: int
"""for m in range(len(********)-1)[::-1]:
# m 為 主陣列索引
if (m == len(********)-1):
pass
# n 為當前元素索引
for n in range(len(********[m])):
********[m][n] = min(********[m][n]+********[m+1][n], ********[m][n]+********[m+1][n+1])
print("第",m,"行", "第",n,"個元素當前值為", ********[m][n])      
return ********[0][0]
def main():
result = solution().minimumtotal([[2], [3, 4], [6, 5, 7], [4, 1, 8, 3]])     
print("最短路徑為==>",result)
if __name__ == '__main__':
main()

動態規劃法結果

動態規劃法

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動態規劃法

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動態規劃法

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