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【动态规划上分复盘】这是你熟悉的地下城游戏吗?

2023-07-12

欢迎前言一、动态规划五步曲二、地下城游戏题目分析思路:动态规划具体代码如下总结前言本文讲解关于动态规划思路的两道题目。一、动态规划五步曲1.确定状态表示(确定dp数组的含义)2.确定状态转移方程(确定dp的递推公式)3.确定如何初始化(初始化要保证填表正确)4.确定遍历顺序5.返回值二、地下城游戏点

欢迎

  • 前言
  • 一、动态规划五步曲
  • 二、地下城游戏
    • 题目分析
    • 思路:动态规划
      • 具体代码如下
  • 总结


前言

本文讲解关于动态规划思路的两道题目。


一、动态规划五步曲

  • 1.确定状态表示(确定dp数组的含义)
  • 2.确定状态转移方程(确定dp的递推公式)
  • 3.确定如何初始化(初始化要保证填表正确)
  • 4.确定遍历顺序
  • 5.返回值

二、地下城游戏

点我直达~

题目分析

根据题目可知,每一个位置都对应这三种情况:
(d[i][j]由题目给出。)

  • 1.d[i][j] < 0 :该位置有恶魔,骑士打败恶魔会掉血。
  • 2.d[i][j] = 0 :该位置是一条过道,不消耗血量。
  • 3.d[i][j] > 0 :该位置有一个血包,吃了血包可以加血。

我们知道,到达某个位置必须保证骑士血量大于1,否则就算该位置是一个大血包,骑士也享受不到。

思路:动态规划

  • 1.状态表示(确定dp数组的含义)
    每一道dp题的第一点往往是最重要的, 我们需要根据经验+题目要求来确定。
    一般来说,根据经验,确定状态表示有两种:

(1)以[i,j]位置为终点,…
(2)以[i,j]位置为起点,…

写了众多dp题,大部分题型是以[i,j]位置为终点,…,所以我们先看第一种情况:

    • (1)dp[i][j]表示:从起点出发,到达以[i,j]位置为终点时,所需要的最低健康值为dp[i][j].
      那么来看第二步,如何确定递推公式呢?
      请看下图:

      以该图[i,j]位置为例,到达该位置一定是由上方走来或者左侧走来,所以我们需要考虑上方和左方的两种情况。
      根据题目意思,到达任意一个位置所需要的最低血量最少是1。
      所以我们不仅需要考虑当前位置,还需要考虑上方位置,左方位置,那么到达上方位置又需要进一步考虑,也就是说:到达[i,j]位置需要考虑其之前的所有的位置。并且到达[i,j]位置之后,如果未到达公主所在位置,我们仍然需要考虑后面的位置。并且初始的位置也是题目所要求我们求的,所以这个状态表示行不通。
      来看第二种。
    • (2)dp[i][j]表示:从[i,j]位置出发,到达终点时,所需要的最低健康值为dp[i][j].
      这样就可以行得通了。
      我们只需要考虑它的右方和下方位置即可。
  • 2.状态转移方程(确定递推公式)
    根据状态表示,和题目描述,我们知道[i,j]位置的下一步一定是走到[i+1,j] 或者[i,j+1]位置上的。所以我们应该考虑这三者之间的关系。
    我们知道,骑士到达任意一个位置,要求的最低血量必须大于等于1。
    所以我们从[i,j]位置出发,走到[i+1,j] 或者[i,j+1]位置上之后,在两个位置的任意一个中,血量必须大于等于1。否则就算该位置有大血包,骑士也无法享受。
    那么我们在考虑走到下一步时,应该先考虑自己位置上的值,应该+d[i][j],那么走到下一个位置的话,当前位置的最低健康点数必须大于等于下一个位置的最低健康点数,这样才能保证我们顺利走到下一个位置。
    所以递推公式如下:
    dp[i][j] + d[i][j] >= dp[i+1][j]dp[i][j] + d[i][j] >= dp[i][j+1]
    进行一下移项,得:
    dp[i][j] >= dp[i+1][j] - d[i][j]dp[i][j] >= dp[i][j+1] - d[i][j]
    由于要求最小的健康值,则当等于号成立时,就是最低的健康点数了:
    dp[i][j] = min(dp[i][j+1],dp[i+1][j]) - d[i][j]

但是有一个需要注意的点,当d[i][j]是一个非常大的数时,可能会导致减了d[i][j]之后,dp[i][j]是一个非正整数了,则表示骑士走到[i,j]位置是挂了的状态,并且还能吃了当前位置的血包顺利走到下一个位置,这显然是不符合逻辑的。
所以当dp[i,j]是一个非正整数时,所要求能通过当前位置的最低健康值就是1。
即dp[i][j] = max(1,dp[i][j])

代码如下:

dp[i][j] = min(dp[i-1][j],dp[i][j-1]) - d[i][j];
dp[i][j] = max(1,dp[i][j]);
  • 1
  • 2
  • 3.确定如何进行初始化
    上面分析了那么久,我们大概知道当骑士从公主所在位置出发到达公主所在位置时,即:

    需要知道[i+1,j]位置和[i,j+1]位置。
    所以我们在初始化时,需要多开一行一列的虚拟空间,来更好地进行初始化。具体如下图:

此时我们需要注意的点是:
虚拟空间的初始化必须保证不能影响正常结果。
在之前写的dp题目中,虚拟空间还需要注意第二点:
下标的映射关系,在这道题中,不需要注意,因为虚拟的空间并没有影响下标。
所以dp[m][n+1] 和dp[m+1][n]位置应该初始化成1,因为走到那个位置,最低健康值必须大于等于1,所以最小值为1。则其他位置根据以往经验,要保证不影响其他值,需要初始化成正无穷大。

  • 4.遍历顺序
    应该从下往上遍历,每行从右往左遍历。

  • 5.返回值
    返回dp[0][0]的值。

具体代码如下

class Solution {
public:
    int calculateMinimumHP(vector<vector<int>>& d) 
    {
        //1.确定dp数组的含义
        //dp[i,j]表示:以[i,j]位置为起点,到达终点位置所需要的最小健康点数为dp[i][j]
        
        //2.确定递推公式    
        //dp[i][j] = min(dp[i+1][j],dp[i][j+1]) - d[i][j]
        //但是有可能算出来是非正整数,意味着走到这个位置已经是死了的状态,不符合题目要求。所以如果是非正整数的话,必须最小健康点数为1.
        //dp[i][j] = max(1,dp[i][j]);   
        //3.确定如何初始化
        //由于dp数组的含义是以[i,j]位置为起点的,所以我们必须从终点位置开始初始化,那么应该多开一行一列的虚拟空间来更好地初始化。
        //注意:1.虚拟空间的初始化不能影响结果。
        //这道题不同于之前的题,这里无需再注意下标的映射关系
        //4.遍历顺序(从下到上遍历,每行从右往左遍历)
        //5.返回值
        //dp[0][0]
        int m = d.size();
        int n = d[0].size();
        vector<vector<int>> dp(m+1,vector<int>(n+1,INT_MAX));
        dp[m-1][n] = dp[m][n-1] = 1;

        for(int i = m-1;i>=0;i--)
        {
            for(int j = n-1;j>=0;j--)
            {
                dp[i][j] = min(dp[i][j+1],dp[i+1][j]) - d[i][j];
                //如果dp[i][j] <=0 ,则必须保证到[i,j]位置最低血量为1
                dp[i][j] = max(1,dp[i][j]);
            }
        }

        return dp[0][0];
        //时空复杂度O(m*n)
    }
};
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时间复杂度O(m*n),空间复杂度O(m*n)

总结

今天写了一道困难题目,又学到了一种新的dp题型。

文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识
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