记忆化搜索是一种典型的空间换时间的思想。 记忆化搜索的典型应用场景是可能经过不同路径转移到相同状态的dfs问题。 更明确地说,当我们需要在有层次结构的图(不是树,即当前层的不同节点可能转移到下一层的相同节点)中自上而下地进行dfs搜索时,大概率我们都可以通过记忆化搜索的技巧降低时间复杂度。 例子:青蛙过河 题目描述 一只青蛙想要
三、记忆化搜索的应用 1、路径问题 2、字符串匹配问题 3、背包问题 前言 记忆化搜索,本质还是 动态规划,只是实现方式采用了 深度优先搜索 的形式,但是它不像 深度优先搜索那样重复枚举所有情况,而是把已经计算的子问题保存下来,这样就和动态规划的思想不谋而合了。 这篇文章,作者会通过一个最简单的例子对记忆...
在求解动态规划的问题时,记忆化搜索和递推,都确保了同一状态至多只被求解一次。而它们实现这一点的方式则略有不同:递推通过设置明确的访问顺序来避免重复访问,记忆化搜索虽然没有明确规定访问顺序,但通过给已经访问过的状态打标记的方式,也达到了同样的目的。
(1)记忆化搜索即 搜索+动态规划数组记录上一层计算结果,避免过多的重复计算 算法上依然是搜索的流程,但是搜索到的一些解用动态规划的那种思想和模式作一些保存;一般说来,动态规划总要遍历所有的状态,而搜索可以排除一些无效状态。更重要的是搜索还可以剪枝,可能剪去大量不必要的状态,因此在空间开销上往往比动态规划...
记忆化搜索(DP) 记忆化搜索(Memory search):在普通搜索的基础上记录一部分已计算的结果从而避免重复计算。 例题: 滑雪 Description Michael喜欢滑雪百这并不奇怪, 因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度,滑的区域必须向下倾斜,而且当你滑到坡底,你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中...
由于我一直对搜索情有独钟,因此,如果能写记忆化搜索的绝不会写for循环 DP。 文章部分内容来自 OI-Wiki 引入 记忆化搜索是一种通过记录已经遍历过的状态的信息,从而避免对同一状态重复遍历的搜索实现方式。 因为记忆化搜索确保了每个状态只访问一次,它也是一种常见的动态规划实现方式。
oiwiki:记忆化搜索建议搭配食用。前置知识:深度优先搜索 DFS 概念:搜索通常通过递归来实现,但是递归过程中往往有很多结果被重复计算,因此降低了搜索的效率。因此记忆化搜索就是再递归的过程中记录已经遍历过的状态与结果,用到的时候再直接取出,避免了重复运算。
记忆化搜索是以使用备忘录避免重复计算来跳过重叠子问题的,而狭义动态规划是以设计巧妙的递推顺序来压根就不产生重叠子问题的。 多个状态下,动态规划通常会生成大量无效的状态,而记忆化搜索则不会,这是记忆化搜索在速度上有可能超越狭义动态规划的地方。
记忆化搜索,可能没听说过,但其实在 搜索与回溯 和广度优先搜索 中就已经用到了,例如其中的 !data[nx][ny] 或 data[x][y]=true; 就是通过记忆点 ( nx , ny ) 或 ( x , y ) 是否走过来避免重复到达一个点,因为一个点如果被走过了,再走一次也是有着相同的结果,如果要重复走一个点的话就会导致多次...
动态规划的一种变形就是记忆化搜索,就是根据动归方程写出递归式,然后在函数的开头直接返回以前计算过的结果,当然这样做也需要一个存储结构记下前面计算过的结果,所以又称为记忆化搜索。 记忆化搜索递归式动态规划: (1)记忆化搜索的思想 记忆化搜索的思想是,在搜索过程中,会有很多重复计算,如果我们能记录一些状态的...