前端动态规划 js 看这篇就够了

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2022-11-15 06:01 204阅读 0赞

## 动态规划 ##

90% 的字符串问题都可以用动态规划解决，并且90%是采用二维数组。

### 一、动态规划的三大步骤 ###

动态规划，无非就是利用**历史记录**，来避免我们的重复计算。而这些**历史记录**，我们得需要一些**变量**来保存，一般是用**一维数组**或者**二维数组**来保存。

动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

最优子结构指的是，问题的最优解包含子问题的最优解。反过来说就是，我们可以通过子问题的最优解，推导出问题的最优解。

**动态规划题三个重要步骤：**

1、定义数组元素的含义。

上面说了，我们会用一个数组，来保存历史数组，假设用一维数组 dp\[\] 吧。这个时候有一个非常非常重要的点，就是规定你这个数组元素dp\[i\]的含义。一般来说dp\[i\]直接与所求答案关联。

2、找出数组元素直接的关系式（状态转移方程）

动态规划的题，就是把一个规模比较大的问题分成几个规模比较小的问题，然后由小的问题推导出大的问题。

大部分情况下，dp\[i\] \[j\] 和 dp\[i-1\] \[j\]、dp\[i\] \[j-1\]、dp\[i-1\] \[j-1\] 肯定存在某种关系。我们可以从最后一步、倒数第二步等方面入手分析。

3、找出初始值

动态规划类似于数学归纳法，我们需要知道初始值，才能不断地推下去。一般来说，如果是一维数组，初始值一般为为dp\[0\] ，dp\[1\]，dp\[2\]等；如果是二维数组，一般为dp\[0\] \[0\] ，dp\[i\] \[0\] (i>=1) ，dp\[0\] \[j\] (j>=1)等

**在做题的时候，按照以上三个步骤进行刻意练习，达到融会贯通！**

### 二、案例分析 ###

#### 案例一：跳台阶 ####

[剑指 Offer 10- II. 青蛙跳台阶问题][Offer 10- II.]

**题目**

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。

答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：1000000008，请返回 1。

**示例 1：**

输入：n = 2
    输出：2

**示例 3：**

输入：n = 0
    输出：1

**解题思路：**

题目分析：青蛙每次有两种选择，跳一级或两级，当青蛙跳上第n级的前一步，青蛙有两种状态，即在第n-1级或第n-2级，那么当青蛙跳上第n级的跳法 = 第n-1级跳法 + 第 n-2 级跳法。符合最优子结构性质，使用动规。

**使用刻意练习进行三大步骤思考：**

1、数组元素的含义：dp\[i\]表示，当青蛙跳上第i级台阶时的跳法数量。我们所求答案为dp\[n\];

2、状态转移方程：dp\[i\] = dp\[i-1\] + dp\[i-2\] (i>=2)

3、初始值：dp\[0\] =1 dp\[1\]=1

**代码如下：**

#### 案例二：路径数 ####

[leetcode 62 不同路径][leetcode 62]

**题目**

一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。

机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish” ）。

问总共有多少条不同的路径？

**示例 1：**

![img][]

输入：m = 3, n = 7
    输出：28

**解题思路：**

对题目进行分析：题目要求机器人到达右下角的路径数，当机器人到达右下角的前一步，只能在右下角上方和右下角左方，这个时候到达右下角的路径数 = 右下角上方路径数 + 右下角左方路径数。

**使用刻意练习的思路思考：**

1、定义数组元素含义。dp\[i\] \[j\] 表示机器人到达（i , j) 坐标时的路径数。我们所求为dp\[m-1\] \[n-1\]。

2、状态转移方程：dp\[i\] \[j\] = dp\[i-1\] \[j\] + dp\[i\] \[j-1\]；

3、初始值：

*  第一行，机器人只能向右走，此时dp\[0\] \[i\] = 1 ( i>=0)
 *  第一列，机器人只能向下走，此时dp \[i\] \[0\] = 1 (i>=0)

**代码如下：**

#### 案例三：最小路径和 ####

[leetcode 64 最小路径和][leetcode 64]

**题目**

给定一个包含非负整数的 `m x n` 网格 `grid` ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。

\*\*说明：\*\*每次只能向下或者向右移动一步。

**示例 1：**

![img][img 1]

输入：grid = [[1,3,1],[1,5,1],[4,2,1]]
    输出：7
    解释：因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。

**解题思路：**

对题目进行分析：求从左上角到右下角的路径和最小，到达右下角的前一步为右下角上方或右下角左方，则右下角的路径和最小 = Min(右下角上方路径和，右下角左方路径和) + 右下角的值。

**使用刻意练习的思路思考：**

1、定义数组元素的含义。dp\[i\] \[j\] 为机器人到达（i , j )位置的路径最小和。我们所求为dp \[m-1\] \[n-1\]。

2、状态转移方程：dp\[i\] \[j\] = Math.min(dp\[i-1\] \[j\] , dp\[i\] \[j-1\]) +grid\[i\] \[j\]。（i>=1,j>=1)

3、初始值：

*  dp\[0\] \[0\] = grid\[0\] \[0\]
 *  第一行，机器人只能往右走，路径最小和为前一个格子路径最小和 + 当前格子的值。dp\[0\] \[i\] = dp\[0\] \[i-1\] + grid\[0\] \[i \] (i>=1)
 *  第一列，机器人只能往下走。dp\[i\] \[0\] = dp\[i-1\] \[0\] + grid\[i\] \[0\] (i>=1)

**代码如下：**

#### 案例四：编辑距离 ####

**题目**

给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数。

你可以对一个单词进行如下三种操作：

*  插入一个字符
 *  删除一个字符
 *  替换一个字符

**示例 1：**

输入：word1 = "horse", word2 = "ros"
    输出：3
    解释：
    horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')
    rorse -> rose (删除 'r')
    rose -> ros (删除 'e')

**示例 2：**

输入：word1 = "intention", word2 = "execution"
    输出：5
    解释：
    intention -> inention (删除 't')
    inention -> enention (将 'i' 替换为 'e')
    enention -> exention (将 'n' 替换为 'x')
    exention -> exection (将 'n' 替换为 'c')
    exection -> execution (插入 'u')

**提示：**

*  0 <= word1.length, word2.length <= 500
 *  word1 和 word2 由小写英文字母组成

**解题思路：**

对题目进行分析：要将word1 转换成 word2 ，每次我们有三种选择 插入、删除、替换，求最少操作次数，整个单词转换的最少操作次数依赖于前面单词转换的最少次数，符合最优子结构，可以使用动态规则。

**按照刻意练习的思路进行思考：**

1、定义数组元素的含义。dp\[i\] \[j\]表示，长度为i的word1 转换成长度为j的word2所需要的的最少操作数。我们所求的答案为dp\[len1\] \[len2\] (len1 = word1.length ; len2 = word2.length)。

2、状态转移方程。我们需要对word进行分析，如果word1\[i-1\] 和 word2\[j-1\]相等，不用做任何操作；如果不等，我们需要从增删改中进行选择操作数最少的。

**注意！！！长度为i ，最后一个字符为word1\[i-1\]！！！**

*  如果word1\[i-1\] === word2\[j-1\] ，则dp\[i\] \[j\] = dp\[i-1\] \[j-1\]；
 *  如果word1\[i-1\] !== word2\[j-1\]
    
     *  选择在i后插入一个word2\[j-1\]，dp\[i\] \[j\] = dp\[i\] \[j-1\] +1 ;
        
            理解：在i后插入一个word2[j]，则需要保证前i个字符与j-1个字符相同。
     *  选择删除word1\[i\] ，dp\[i\] \[j\] = dp\[i-1\] \[j\]+1;
     *  选择替换字符，word1\[i-1\]变为word2\[j-1\]，dp\[i\] \[j\] =dp\[i-1\] \[j-1\] +1;
    
    选择操作数最少，即dp\[i\] \[j\] = Math.min(dp\[i\] \[j-1\] ,dp\[i-1\] \[j\] ,dp\[i-1\] \[j-1\]) +1;

3、初始值：

*  dp\[0\] \[0\] = 0;
 *  其中一个单词为空串时，就是一直进入删除或插入操作
    
     *  dp\[0\] \[i\] = dp\[0\] \[i-1\] +1 ;(i >=1) 不断插入字符
     *  dp\[i\] \[0\] = dp\[i-1\] \[0\] +1 ;(i >=1) 不断删除字符

**代码如下：**

[Offer 10- II.]: https://leetcode-cn.com/problems/qing-wa-tiao-tai-jie-wen-ti-lcof/
[leetcode 62]: https://leetcode-cn.com/problems/unique-paths/
[img]: /images/20221022/3d67d9b55afb4421a087b8724c1468dc.png
[leetcode 64]: https://leetcode-cn.com/problems/minimum-path-sum/
[img 1]: /images/20221022/9ba13e2f90e940eb9f103f5c3ade0f3a.png