《算法导论(第三版)》第十五章，动态规划

Zedd

《算法导论(第三版)》第十五章，动态规划

5 M0 G$ ^! J' c5 V% z" _0 q    由于我学习《算法导论(第三版)》这本书，更多的是应用于解制造业的工程问题，不是用于IT行业，所以针对数据结构这一块儿，不作为我的重点部分，我只做基本了解，不做深入学习，所以选择性跳过，若今后有遇到相关工程问题，再补该方面知识。
: D! B8 b- A3 v* Q
针对本书关于钢条切割方面的讨论，涉及起始取地址从0开始，由于MATLAB本身语法限制，在相同思想下，将代码进行了适当修改。
- {: D& r' O' t) D8 \3 f, Y5 b
朴素递归算法解钢铁切割问题：
( O$ g9 }& q4 x% A5 ]+ m  ~) o1 w

• clear;clc
• p=[1 5 8 9 10 17 17 20 24 30];
• CUT_ROD(p,4)%朴素递归算法 自顶向下
• [r s]=EXTENDED_BOTTOM_UP_CUT_ROD(p,10)%动态规划算法 自底向上
  

# V: n$ s+ d8 b* u9 K3 L
* n- }8 k; r$ |3 d9 {& p
2 q  A2 O/ V# I' y, b朴素递归算法：

• function [q] = CUT_ROD(p,n)
• %自顶向下递归实现钢铁切割问题 《算法导论》第十五章 动态规划
• %算法思想：将钢铁分为左右两段，左段不切，为收益最大值，右段一直切，直到切完。
• if n==0%右段已切完
•     q=0;
•     return;
• end
• q=-inf;%收益从负开始
• for i=1:n
•     q=max([q,p(i)+CUT_ROD(p,n-i)]);%寻求是否切的最大收益
• end
• end
  

动态规划算法：
! A; h, L7 ?1 E! ^

• function [r,s] = EXTENDED_BOTTOM_UP_CUT_ROD(p,n)
• %动态规划：自底向上
• r=p;%初始化不切割为最大收益
• s=1:n;%初始化不切割为最大收益的切割方式
• for j=2:n
•     for i=1:j-1%去掉i==j的情况，不需要跟本身作比较
•         if r(j)<p(i)+r(j-i)
•             r(j)=p(i)+r(j-i);
•             s(j)=i;
•         end
•     end
• end
• end
  1 N: |, G. ?  v: X

( P  z" X% k* y1 J: S4 G& }
0 J- `1 |" k. P6 K在解决取地址从0开始的问题时，突然想到，假设将初始切割方案直接默认为为不切割方案，将比书中的效果更佳。

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