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算法初級面試題08——遞歸和動態規劃的精髓、階乘、漢諾塔、子序列和全排列、母牛問題、逆序棧、最小的路徑和、數組累加成指定整數、背包問題

數據 先來 練習 過程 move sin nbsp add generate

第八課主要介紹遞歸和動態規劃

介紹遞歸和動態規劃

暴力遞歸:

1,把問題轉化為規模縮小了的同類問題的子問題

2,有明確的不需要繼續進行遞歸的條件(base case)

3,有當得到了子問題的結果之後的決策過程

4,不記錄每一個子問題的解

動態規劃

1,從暴力遞歸中來

2,將每一個子問題的解記錄下來,避免重復計算

3,把暴力遞歸的過程,抽象成了狀態表達

4,並且存在化簡狀態表達,使其更加簡潔的可能

圖靈引入的是:我不知道怎麽算,但是我知道怎麽試。知道怎麽暴力破解出來。

要學會,練習懂得怎麽嘗試。

題目一

求n!的結果

循環是一個知道怎麽算的過程(從1乘到n)。

遞歸是子問題拆分到最小問題的嘗試過程。

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public class Code_01_Factorial {
    public static long getFactorial1(int n) {
        if (n == 1) {
            return 1L;
        }
        return (long) n * getFactorial1(n - 1);
    }

    public static long getFactorial2(int n) {
        long result = 1L;
        for (int
i = 1; i <= n; i++) { result *= i; } return result; } public static void main(String[] args) { int n = 5; System.out.println(getFactorial1(n)); System.out.println(getFactorial2(n)); } }

題目二

漢諾塔問題(不能大壓小,只能小壓大)

打印n層漢諾塔從最左邊移動到最右邊的全部過程

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左中右另稱為 from、to、help。

劃分子問題

1、先把1~n-1從from移動到help

2、把單獨的n移動到to

3、1~n-1從help移動到to

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時間復雜度就是:

T(n) = T(n-1) + 1 + T(n-1) = 2T(n-1)+1(一個等比公式)

T(n-1)是移動到help

1是從from直接移動到to

T(n-1)是把全部n-1挪回去

總的步數是2的N次方減一

這個題目要學會嘗試。
也可以寫六個移動的遞歸,來逐一實現步驟。

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(該問題最基礎的一個模型就是,一個竹竿上放了2個圓盤,需要先將最上面的那個移到輔助竹竿上,然後將最底下的圓盤移到目標竹竿,最後把輔助竹竿上的圓盤移回目標竹竿。)

public class Code_02_Hanoi {

    public static void hanoi(int n) {
        if (n > 0) {
            func(n, n, "left", "mid", "right");
        }
    }

    public static void func(int rest, int down, String from, String help, String to) {
        if (rest == 1) {
            System.out.println("move " + down + " from " + from + " to " + to);
        } else {
            func(rest - 1, down - 1, from, to, help);
            func(1, down, from, help, to);
            func(rest - 1, down - 1, help, from, to);
        }
    }

    //課堂上的代碼
    //N 表示當前是 1~N的問題
    //一開始都在from上
    public static void process(int N, String from, String to, String help) {
        if (N == 1) {//就只有一個了,可以直接移動
            System.out.println("Move 1 from " + from + " to " + to);
        } else {//否則就是1~N的問題
            process(N - 1, from, help, to);//把1~N-1個從from移動到help
            System.out.println("Move " + N + " from " + from + " to " + to);//單獨把N移動到to
            process(N - 1, help, to, from);//第三步是挪回來,把在help上的挪到to
        }
    }

    public static void moveLeftToRight(int N) {
        if (N == 1) {
            System.out.println("move 1 from left to right");
        } else {
            moveLeftToMid(N - 1);//先把N-1移動到中間
            System.out.println("move " + N + "from left to right");//把N移動到目的地
            moveMidToRight(N - 1);//再把N-1移動到目的地
        }
    }

    public static void moveRightToLeft(int N) {

    }

    public static void moveLeftToMid(int N) {
        if (N == 1) {
            System.out.println("move 1 from left to mid");
        }
        moveLeftToRight(N - 1);
        System.out.println("move " + N + "from left to mid");
        moveRightToMid(N - 1);
    }

    public static void moveMidToLeft(int N) {

    }

    public static void moveRightToMid(int N) {

    }

    public static void moveMidToRight(int N) {
        if (N == 1) {
            System.out.println("move 1 from mid to right");
        }
        moveMidToLeft(N - 1);
        System.out.println("move " + N + "from mid to right");
        moveLeftToRight(N - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 3;
        hanoi(n);
    }

}

題目三

打印一個字符串的全部子序列,包括空字符串

怎麽把腦裏面的嘗試變成code,就是寫遞歸的能力


嘗試方法:

一開始是空字符串,經過0有兩個決定要a和不要a,經過1也要決定要不要b,一直嘗試下去,列舉所有情況。

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可以畫一下你想嘗試的圖,先來個小規模的,再去寫遞歸就沒那麽難寫了。

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public class Code_03_Print_All_Subsquences {

    public static void printAllSubsquence(String str) {
        char[] chs = str.toCharArray();
        process(chs, 0);
    }

    public static void process(char[] chs, int i) {
        if (i == chs.length) {
            System.out.println(String.valueOf(chs));
            return;
        }
        process(chs, i + 1);
        char tmp = chs[i];
        chs[i] = 0;//用空格代替字符
        process(chs, i + 1);
        chs[i] = tmp;//直接使用字符
    }
    
//    public static void function(String str) {
//        char[] chs = str.toCharArray();
//        process(chs, 0, new ArrayList<Character>());
//    }
//
//    public static void process(char[] chs, int i, List<Character> res) {
//        if(i == chs.length) {
//            printList(res);
//        }
//        List<Character> resKeep = copyList(res);
//        resKeep.add(chs[i]);
//        process(chs, i+1, resKeep);
//        List<Character> resNoInclude = copyList(res);
//        process(chs, i+1, resNoInclude);
//    }
//
//    public static void printList(List<Character> res) {
//        // ...;
//    }
//
//    public static List<Character> copyList(List<Character> list){
//        return null;
//    }

    //課堂上的版本
    public static void printAllSub(char[] str,int i,String res){
        if (i == str.length){//到達字符串的末尾,已經沒有選擇了
            System.out.println(res);
            return;
        }
        printAllSub(str,i+1,res+" ");//不要當前字符的路
        printAllSub(str,i+1,res+str[i]);//要當前字符的路
    }

    public static void printAllPermutation(){

    }

    public static void main(String[] args) {
        String test = "abc";
        printAllSubsquence(test);
        printAllSub(test.toCharArray(),0,"");
    }

}

題目四

打印一個字符串的全部排列

進階

打印一個字符串的全部排列,要求不要出現重復的排列

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public class Code_04_Print_All_Permutations {

    public static void printAllPermutations1(String str) {
        char[] chs = str.toCharArray();
        process1(chs, 0);
    }

    public static void process1(char[] chs, int i) {
        if (i == chs.length) {
            System.out.println(String.valueOf(chs));
        }
        for (int j = i; j < chs.length; j++) {
            swap(chs, i, j);
            process1(chs, i + 1);
            swap(chs, i, j);//回溯
        }
    }

    public static void printAllPermutations2(String str) {
        char[] chs = str.toCharArray();
        process2(chs, 0);
    }

    public static void process2(char[] chs, int i) {
        if (i == chs.length) {
            System.out.println(String.valueOf(chs));
        }
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for (int j = i; j < chs.length; j++) {
            if (!set.contains(chs[j])) {
                set.add(chs[j]);
                swap(chs, i, j);
                process2(chs, i + 1);
                //swap(chs, i, j);
            }
        }
    }

    public static void swap(char[] chs, int i, int j) {
        char tmp = chs[i];
        chs[i] = chs[j];
        chs[j] = tmp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String test1 = "abc";
        printAllPermutations1(test1);
        System.out.println("======");
        printAllPermutations2(test1);
        System.out.println("======");

        String test2 = "acc";
        printAllPermutations1(test2);
        System.out.println("======");
        printAllPermutations2(test2);
        System.out.println("======");
    }

}

題目五

母牛每年生一只母牛,新出生的母牛成長三年後也能每年生一只母牛,假設不會死。求N年後,母牛的數量。


一遇到這種遞推的題目,不知道怎麽試,先列出前幾項,遞推是有高度結構化的解的。

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然後要想為什麽?

F(n) = F(n-1) + F(n-3)

因為牛都不會死,所以會有去年的牛F(n-1),三年前牛的數量,此時都可以生小牛,所以會有F(n-3)這部分。

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public class Code_05_Cow {

    public static int cowNumber1(int n) {
        if (n < 1) {
            return 0;
        }
        if (n == 1 || n == 2 || n == 3) {
            return n;
        }
        return cowNumber1(n - 1) + cowNumber1(n - 3);
    }

    //非遞歸版本
    public static int cowNumber2(int n) {
        if (n < 1) {
            return 0;
        }
        if (n == 1 || n == 2 || n == 3) {
            return n;
        }
        int res = 3;
        int pre = 2;
        int prepre = 1;
        int tmp1 = 0;
        int tmp2 = 0;
        for (int i = 4; i <= n; i++) {
            tmp1 = res;
            tmp2 = pre;
            res = res + prepre;
            pre = tmp1;
            prepre = tmp2;
        }
        return res;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int n = 20;
        System.out.println(cowNumber1(n));
        System.out.println(cowNumber2(n));
    }

}

進階

如果每只母牛只能活10年,求N年後,母牛的數量。

題目六

給你一個棧,請你逆序這個棧,不能申請額外的數據結構,只能使用遞歸函數。如何實現?

本題考查棧的操作和遞歸函數的設計,我們需要設計出兩個遞歸函數

遞歸函數一:將棧stack 的棧底元素返回並移除。

具體過程就是如下代碼中的getAndRemoveLastElement 方法。

如果從stack 的棧頂到棧底依次為3、2、1,這個函數的具體過程如下圖所示。

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遞歸函數二:逆序一個棧,就是題目要求實現的方法,具體過程就是如下代碼中的reverse方法。該方法使用了上面提到的getAndRemoveLastElement 方法。

如果從stack 的棧頂到棧底依次為3、2、1,reverse 函數的具體過程如圖1-5 所示。

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getAndRemoveLastElement 方法在圖中簡單表示為get 方法,表示移除並返回當前棧底元素。

public class Code_06_ReverseStackUsingRecursive {

    /**
     * 以1,2,3為例,從棧頂到棧底依次為3,2,1
     */
    public static void reverse(Stack<Integer> stack) {
        if (stack.isEmpty()) {
            return;
        }
        int i = getAndRemoveLastElement(stack);//得到棧底元素
        reverse(stack);//遞歸,所以i依次為1,2,3
        stack.push(i);//回溯,依次壓入3,2,1
    }

    //得到棧底元素並它移除,並且其它元素壓回棧
    public static int getAndRemoveLastElement(Stack<Integer> stack) {
        int result = stack.pop();
        if (stack.isEmpty()) {
            return result;
        } else {
            int last = getAndRemoveLastElement(stack);
            stack.push(result);//回溯,將其它元素重新壓回棧
            return last;//返回棧底元素
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Stack<Integer> test = new Stack<Integer>();
        test.push(1);
        test.push(2);
        test.push(3);
        test.push(4);
        test.push(5);
        reverse(test);
        while (!test.isEmpty()) {
            System.out.println(test.pop());
        }

    }

}

題目七

給你一個二維數組,二維數組中的每個數都是正數,要求從左上角走到右下角,每一步只能向右或者向下。沿途經過的數字要累加起來。返回最小的路徑和。

沒見過的動態規劃有一個統一的套路,寫出遞歸版本嘗試版本後,得出來的動態規劃的方法是高度套路的。

所有動態規劃都是由暴力版本優化來的

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問題劃分為了:向下或者向右的結果,從中選最小的路徑,就是最後的答案。

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    //課堂上的代碼
    public static int walk(int[][] matrix, int i, int j) {
        int x = matrix.length - 1;
        int y = matrix[0].length - 1;
        if (i == x && j == y) {
            return matrix[i][j];
        }
        if (i == x)//如果i到達行底部,只能向右走。
            return matrix[i][j] + walk(matrix, i, j + 1);

        if (j == y)//如果j到達列邊界,只能向下走。
            return matrix[i][j] + walk(matrix, i + 1, j);
        //其他情況,需要對向下和向右進行對比,選出最優解
        int right = walk(matrix, i, j + 1);
        int down = walk(matrix, i + 1, j);
        return matrix[i][j] + Math.min(right, down);

    }


暴力枚舉有待優化:有大量的重復解產生,很多部分都重復計算。

把重復計算的部分緩存起來,重復的時候直接調用就能省時間。

什麽樣的嘗試版本遞歸可以改成動態規劃?

當把遞歸過程展開,發現有重復的狀態,與到達它的路徑是沒有關系的,那麽它一定能改成動態規劃(無後效性問題)。

有後效性的是,漢羅塔、N皇後問題(前面的舉動會影響後面的結果)。

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準備一個dp表

1、把需要的位置點出來

2、回到base case中把不被依賴的位置設置好(這題是最後一行/列),然後分析普遍位置是怎麽依賴的(需要哪些位置的幫助),反過去就是整個計算順序。 依次計算,推到頂部就是答案。

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類似一個搭積木的過程,堆積到一定條件就能出現答案。

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public class Code_07_MinPath {

    public static int minPath1(int[][] matrix) {
        return process1(matrix, matrix.length - 1, matrix[0].length - 1);
    }

    //從{i,j}出發,到達最右下角位置,最小路徑和是多少?
    public static int process1(int[][] matrix, int i, int j) {
        int res = matrix[i][j];
        if (i == 0 && j == 0) {
            return res;
        }
        if (i == 0 && j != 0) {
            return res + process1(matrix, i, j - 1);
        }
        if (i != 0 && j == 0) {
            return res + process1(matrix, i - 1, j);
        }
        return res + Math.min(process1(matrix, i, j - 1), process1(matrix, i - 1, j));
    }
    
    //動態規劃
    public static int minPath2(int[][] m) {
        if (m == null || m.length == 0 || m[0] == null || m[0].length == 0) {
            return 0;
        }
        int row = m.length;
        int col = m[0].length;
        int[][] dp = new int[row][col];
        dp[0][0] = m[0][0];
        //第一列賦值
        for (int i = 1; i < row; i++) {
            dp[i][0] = dp[i - 1][0] + m[i][0];
        }
        //第一行賦值
        for (int j = 1; j < col; j++) {
            dp[0][j] = dp[0][j - 1] + m[0][j];
        }
        //最優賦值
        for (int i = 1; i < row; i++) {
            for (int j = 1; j < col; j++) {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + m[i][j];
            }
        }
        return dp[row - 1][col - 1];
    }

    // for test
    public static int[][] generateRandomMatrix(int rowSize, int colSize) {
        if (rowSize < 0 || colSize < 0) {
            return null;
        }
        int[][] result = new int[rowSize][colSize];
        for (int i = 0; i != result.length; i++) {
            for (int j = 0; j != result[0].length; j++) {
                result[i][j] = (int) (Math.random() * 10);
            }
        }
        return result;
    }

    //課堂上的代碼
    public static int walk(int[][] matrix, int i, int j) {
        int x = matrix.length - 1;
        int y = matrix[0].length - 1;
        if (i == x && j == y) {
            return matrix[i][j];
        }
        if (i == x)//如果i到達行底部,只能向右走。
            return matrix[i][j] + walk(matrix, i, j + 1);

        if (j == y)//如果j到達列邊界,只能向下走。
            return matrix[i][j] + walk(matrix, i + 1, j);
        //其他情況,需要對向下和向右進行對比,選出最優解
        int right = walk(matrix, i, j + 1);
        int down = walk(matrix, i + 1, j);
        return matrix[i][j] + Math.min(right, down);

    }


    public static void main(String[] args) {
        int[][] m = {{1, 3, 5, 9}, {8, 1, 3, 4}, {5, 0, 6, 1}, {8, 8, 4, 0}};
        System.out.println(minPath1(m));
        System.out.println(minPath2(m));

        m = generateRandomMatrix(6, 7);
        System.out.println(minPath1(m));
        System.out.println(minPath2(m));
    }
}


題目八

給你一個數組arr,和一個整數aim。如果可以任意選擇arr中的數字,能不能累加得到aim,返回true或者false

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這是一個無後效性問題。可以使用dp,不管之前做了什麽選擇,只要是之前的累加和、步數是固定的,返回值一定確定。

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i就是數組長度,sum的範圍是全部數的和。

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首先查看遞歸的base case,分析出最後一行,只有aim對應的列是T其余全是F,通過查看遞歸的規律,普遍的位置依賴的是兩種情況,[i+1,sum]和[i+1,sum+arr[i]],逐個計算把整個dp數組填滿如果aim超出sum,那肯定是計算不出來的,因為sum是數組全部數加起來的和。

最後計算出[0,0]的位置,可以直接返回。


和題意沒關系了。(從暴力遞歸中總結出來)

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有負數怎麽辦?要設計一下

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public class Code_08_Money_Problem {

    public static boolean money1(int[] arr, int aim) {
        return process1(arr, 0, 0, aim);
    }

    public static boolean process1(int[] arr, int i, int sum, int aim) {
        if (sum == aim)
            return true;

        // sum != aim
        if (i == arr.length)
            return false;

        return process1(arr, i + 1, sum, aim) || process1(arr, i + 1, sum + arr[i], aim);
    }

    public static boolean money2(int[] arr, int aim) {
        boolean[][] dp = new boolean[arr.length + 1][aim + 1];
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            dp[i][aim] = true;//以目標金額為列的肯定為true
        }
        for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {//從最後一行開始
            for (int j = aim - 1; j >= 0; j--) {//aim往後的都超過,沒必要看
                dp[i][j] = dp[i + 1][j];//通過直接的下方的判斷。
                if (j + arr[i] <= aim) {//如果該數加上arr[i](當前可以累加的數)少於等於目標數。
                    // 有可能可行,通過查看加上了arr[i](當前可以累加的數)的狀態來判斷
                    dp[i][j] = dp[i][j] || dp[i + 1][j + arr[i]];
                }
            }
        }
        return dp[0][0];
    }

    public static boolean check(int[] arr,int i,int sum,int aim){
        if (i == arr.length){//判斷是否走到最後一步
            return sum == aim;
        }
        return check(arr,i+1,sum,aim) || check(arr,i+1,sum+arr[i],aim);
    }



    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = { 1, 4, 8 };
        int aim = 12;
//        System.out.println(money1(arr, aim));
//        System.out.println(money2(arr, aim));

        System.out.println(check(arr,0,0,aim));

    }

}

題目九

給定兩個數組w和v,兩個數組長度相等,w[i]表示第i件商品的重量,v[i]表示第i件商品的價值。 再給定一個整數bag,要求你挑選商品的重量加起來一定不能超過bag,返回滿足這個條件下,你能獲得的最大價值。

public class Code_09_Knapsack {

    public static int maxValue1(int[] c, int[] p, int bag) {
        return process1(c, p, 0, 0, bag);
    }

    public static int process1(int[] weights, int[] values, int i, int alreadyweight, int bag) {
        if (alreadyweight > bag) {
            return 0;
        }
        if (i == weights.length) {
            return 0;
        }
        //每次就兩種情況:1、不拿商品 2、拿商品承擔重量
        return Math.max(
                process1(weights, values, i + 1, alreadyweight, bag),
                values[i] + process1(weights, values, i + 1, alreadyweight + weights[i], bag));
    }
    //carat 克拉/重量  price 價值
    public static int maxValue2(int[] c, int[] p, int bag) {
        int[][] dp = new int[c.length + 1][bag + 1];
        for (int i = c.length - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = bag; j >= 0; j--) {//超過bag將毫無意義
                dp[i][j] = dp[i + 1][j];
                if (j + c[i] <= bag) {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i][j], p[i] + dp[i + 1][j + c[i]]);
                }
            }
        }
        return dp[0][0];
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] c = { 3, 2, 4, 7 };
        int[] p = { 5, 6, 3, 19 };
        int bag = 11;
        System.out.println(maxValue1(c, p, bag));
        System.out.println(maxValue2(c, p, bag));
    }

}

算法初級面試題08——遞歸和動態規劃的精髓、階乘、漢諾塔、子序列和全排列、母牛問題、逆序棧、最小的路徑和、數組累加成指定整數、背包問題