目录
引言
动态规划的基本原理
动态规划的常见应用
动态规划的求解步骤
动态规划的复杂度分析
表格总结：动态规划常见问题及其复杂度
结论
引言
动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种求解最优化问题的有效方法，特别适合处理具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。与贪心算法不同，动态规划会记录每一个子问题的解，避免了重复计算，从而提高了求解效率。动态规划广泛应用于路径规划、资源分配、序列对比等多个领域。本文将详细介绍动态规划的基本理论、常见的应用场景，并结合MATLAB的实现对经典问题进行求解分析。
动态规划的基本原理
动态规划的基本思路是将复杂问题分解为若干个简单的子问题，通过保存这些子问题的解，避免了重复计算，最终得出整个问题的最优解。动态规划的求解过程可以归纳为以下几个步骤：
- 定义状态：通过选择适当的状态变量，描述问题的某个阶段。
- 构造状态转移方程：根据问题的特点，找出状态之间的递推关系，即如何从前一状态推导出当前状态的解。
- 初始条件和边界条件：根据问题的已知条件，设置初始状态的值。
- 利用状态转移方程计算最优解：自下而上地计算每个状态的值，最终得到最优解。
动态规划的常见应用
MATLAB实现：
function maxValue = knapsack(W, weights, values)
n = length(weights); % 物品个数
dp = zeros(n+1, W+1); % 动态规划数组
% 计算最大价值
for i = 1:n
for w = W:-1:weights(i)
dp(i+1, w) = max(dp(i, w), dp(i, w - weights(i)) + values(i));
end
end
maxValue = dp(n+1, W); % 最优解
end
MATLAB实现：
function lcsLength = LCS(A, B)
n = length(A);
m = length(B);
dp = zeros(n+1, m+1); % 动态规划表
% 计算LCS长度
for i = 1:n
for j = 1:m
if A(i) == B(j)
dp(i+1, j+1) = dp(i, j) + 1;
else
dp(i+1, j+1) = max(dp(i+1, j), dp(i, j+1));
end
end
end
lcsLength = dp(n+1, m+1); % 最长公共子序列长度
end
动态规划的求解步骤
动态规划的求解可以分为以下步骤：
-
确定状态变量：首先要定义能够描述问题不同阶段的状态。对于背包问题，状态可以定义为已选物品的个数和背包的剩余容量；对于最长公共子序列问题，状态可以定义为两个字符串的当前匹配长度。
-
构造状态转移方程：状态转移方程是动态规划的核心，描述了如何从前一状态递推到当前状态。例如，在背包问题中，当前物品是否放入背包会影响背包的剩余容量和总价值，这就是状态转移的依据。
-
初始化：根据问题的初始条件设置动态规划表的初始值。背包问题中，若没有物品或背包容量为零，最大价值为零；LCS问题中，当任意一个字符串为空时，最长公共子序列长度为零。
-
状态更新：根据状态转移方程自下而上地逐步更新动态规划表中的值，直至求得最终解。
动态规划的复杂度分析
动态规划的时间复杂度和空间复杂度主要取决于状态变量的维度。以0-1背包问题为例，其状态由两个变量（物品和背包容量）构成，状态转移需要遍历每个物品和每种背包容量，因此时间复杂度为 O(n×W)O(n \times W)O(n×W)，其中 n是物品的个数，W是背包的容量。
优化空间复杂度： 对于许多问题，我们可以通过优化动态规划表的存储方式来降低空间复杂度。例如，对于背包问题，我们可以仅使用一维数组进行优化。通过倒序更新背包容量，避免覆盖之前计算的状态值，从而减少内存使用。
表格总结：动态规划常见问题及其复杂度
| 问题类型 | 状态定义 | 状态转移方程 | 时间复杂度 | 空间复杂度 |
|---|---|---|---|---|
| 0-1背包问题 | 已选物品数和剩余容量 | dp[i][w]=max(dp[i−1][w],dp[i−1][w−wi]+vi)dp[i][w] = \max(dp[i-1][w], dp[i-1][w-w_i] + v_i)dp[i][w]=max(dp[i−1][w],dp[i−1][w−wi]+vi) | O(n×W)O(n \times W)O(n×W) | O(n×W)O(n \times W)O(n×W) |
| 最长公共子序列（LCS） | 当前匹配的字符串长度 | dp[i][j]=max(dp[i−1][j],dp[i][j−1])dp[i][j] = \max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])dp[i][j]=max(dp[i−1][j],dp[i][j−1])（不相等） | O(n×m)O(n \times m)O(n×m) | O(n×m)O(n \times m)O(n×m) |
| 编辑距离 | 当前匹配的字符串长度及操作数 | dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1],dp[i−1][j−1])+1dp[i][j] = \min(dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1]) + 1dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1],dp[i−1][j−1])+1 | O(n×m)O(n \times m)O(n×m) | O(n×m)O(n \times m)O(n×m) |
| 最长递增子序列（LIS） | 当前序列的递增子序列长度 | dp[i]=max(dp[j])+1dp[i] = \max(dp[j]) + 1dp[i]=max(dp[j])+1, j<ij < ij<i, 且 A[j]<A[i]A[j] < A[i]A[j]<A[i] | O(n2)O(n^2)O(n2) | O(n)O(n)O(n) |
结论
动态规划是一种强大的算法设计思想，能够高效解决多种具有最优子结构和重叠子问题性质的优化问题。通过合适的状态定义和状态转移方程，动态规划能够在合理的时间复杂度内解决复杂问题。MATLAB提供了强大的数值计算功能，通过灵活使用动态规划算法，可以解决如背包问题、最长公共子序列等多个经典问题。
