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记忆化搜索(Memory Search)

   日期:2024-11-10     移动:http://www78564.xrbh.cn/mobile/quote/23466.html

Question 输入n,符合要求的序列为:第一个数为n,第二个数不大于n,从第三个数起小于前两个数的差的绝对值,后面以此类推。求有多少种序列?答案取模10000(数据:n最大为1000

记忆化搜索(Memory Search)

Sample input:4 / output:7 input:5 / output:14 input:6 / output:26

Hint n为4时有如下序列: 4 1 4 2 4 3 4 4 4 1 1 4 1 2 4 2 1 故共7种。

这是校赛的一道题,当时用朴素dfs暴力,最大只能算到n为30左右,再后面的便需要等很长很长时间,而这道题n最大为1000。赛后听说是记忆化搜索,便打算等有空再研究一番。时隔多月,终于重新看回这道题。试着用记忆化搜索搞,调试了蛮长时间,终于搞定,这时当n为1000时便可在2s内得出答案,但时限1s,依旧超时,所以还可以进一步的优化。下面结合这道题总结下记忆化搜索。


普通搜索的低效使得很多时候在数据比较大时会导致TLE,一个重要原因是其搜索过程中重复计算了重叠子问题。记忆化搜索以搜索的形式加上动态规划的思想,面对会有很多重复计算的问题时,在搜索过程中记录一些状态的答案,可以减少重复搜索量。记忆化搜索本质上是DP,它们都保存了中间结果,不同点是DP从下往上算,记忆化DFS因为是递归所以从上往下算。

记忆化搜索

  1. 递归函数的结果以返回值形式存在,不能以全局变量或参数形式传递。
  2. 不依赖任何外部变量。 (根据以上两个要求把朴素暴搜dfs写出来后,添加个记忆化数组就ok了
  3. 记忆化数组一般初始化为-1。在每一状态搜索的开始进行判断,如果该状态已经计算过,则直接返回答案,否则正常搜索。

对于这道题,很明显前2个数共有n种情况,所以我们的dfs以前2个数为参数,搜当前状态有几种情况。可以发现,搜索过程种存在很多重叠子问题,比如n为5时,5 1 3→5 1 3 1→5 1 3 1 1,5 3 1→5 3 1 1,这里便存在重叠的子问题dfs(3,1)对于相同一组参数, dfs 返回值总是相同的 ,所以在前面已求出dfs(3,1)结果后把答案存储到记忆数组dp[3][1]中,后面再遇到直接调用记忆数组就可以了。

如果对记忆化搜索不熟练,可以先写出void型dfs,再转化为有返回值的dfs,最后再加个数组记录已经搜过的状态就是记忆化dfs了。

①void型朴素dfs,代码如下

 

②改成“无需外部变量”的有返回值的朴素dfs,代码如下

 

上述代码dfs函数内的num变量必须在函数内定义ll num=0。如果是在全局定义ll num=0,dfs函数内改为num=0,则是错误的。

每递归调用一次函数,系统就会生成一个新的函数实例。这些函数实例有同名的参数和局部变量,但各自独立,互不干扰。流程执行到哪一层,那一层的变量就起作用,返回上一层,就释放掉低层的同名变量。这个需要深刻理解一下。

③记忆化dfs,添加个dp[f][s]数组记录当前两个数是f和s时有多少种序列,代码如下

 

下面是对普通搜索和记忆化搜索的dfs函数调用次数进行对比 (左图为记忆化dfs,右图为朴素dfs,答案均无取模在这里插入图片描述 至此在时限1s内可计算到n为800,对于n为1000,还可进一步优化。

④进一步优化

解空间是N的平方(详细为N*N)表格,但是每次都要循环加总,所以成了N的立方,在同样的解空间下,避免循环加总,即可优化到N的平方 重新考虑状态的转移: 如果我们用f(i,j)表示前一个数是i,当前数是1到j的合法序列的个数;有f(i,j) = 1 + f(i,j-1) + f(j,abs(i-j)-1)即分为两个部分1)i作为前一个数,从1到j-1为当前数的合法序列的个数已经计算好,2)求以j为尾数,后面选择1到abs(i-j)-1的合法序列的个数。 如 f(10,5)=f(10,4)+f(5,4);而不是枚举1到5;这样每次解答树只展开两个节点,相当于减少一层循环,虽然解答树的层次还是很深,但是由于记忆的存在,解空间仍然是N的平方。可在100ms内解决。

——摘自https://blog.csdn.net/zhengwei223/article/details/105065435

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