【算法】动态规划专题⑪ —

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

news2025/2/12 12:22:23

引入

区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

进入正题

石子合并 https://www.acwing.com/problem/content/284/

有 N 堆石子排成一排，其编号为 1,2,3,…,N。
每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这 N堆石子合并成为一堆。
每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，
合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。

例如有 4 堆石子分别为 1 3 5 2，我们可以先合并 1、2 堆，代价为 4，得到 4 5 2，
又合并 1、2 堆，代价为 9，得到 9 2 ，
再合并得到 11，总代价为 4+9+11=24；

如果第二步是先合并 2、3 堆，则代价为 7，得到 4 7，
最后一次合并代价为 11，总代价为 4+7+11=22。

问题是：找出一种合理的方法，使总的代价最小，输出最小代价。

输入格式
第一行一个数 N 表示石子的堆数 N。
第二行 N 个数，表示每堆石子的质量(均不超过 1000)。

输出格式
输出一个整数，表示最小代价。

数据范围
1≤N≤300

输入样例：

4
1 3 5 2

输出样例：

方法思路

状态定义：定义 dp[i][j] 表示处理区间 [i, j] 的最优解。
状态转移：通过枚举区间分割点 k，将问题分解为子区间 [i, k] 和 [k+1, j]，并合并结果。
初始化：处理基础情况（如单个元素的区间）。
计算顺序：按区间长度从小到大处理，确保子问题已解决。

题解code如下：

n = int(input())
a = list(map(int, input().split()))

# 预处理前缀和数组，方便快速计算区间和
pre_sum = [0] * (n + 1)
for i in range(1, n + 1):
    pre_sum[i] = pre_sum[i - 1] + a[i - 1]

dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(n + 1)]  # dp[i][j]表示合并i到j堆的最小代价

# 从2开始枚举区间长度
for length in range(2, n + 1):
    for i in range(n - length + 1):
        j = i + length - 1
        dp[i][j] = 10 ** 9
        # 枚举分割点k
        for k in range(i, j):
            dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k + 1][j] + pre_sum[j + 1] - pre_sum[i])
print(dp[0][n - 1])

代码解释

输入处理：读取石子堆数和每堆的石子数量。
前缀和数组：presum 数组用于快速计算区间 [i, j] 的石子总和。
DP数组初始化：dp[i][j] 初始化为0，当 i == j 时无需合并。
区间遍历：外层循环枚举区间长度，内层循环确定区间起点 i 和终点 j。
状态转移：遍历所有可能的分割点 k，计算合并代价并更新最小值。
输出结果：dp[1][n] 表示合并所有石子的最小代价。

回归经典

最长回文子序列

给你一个字符串 s ，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。

子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。

示例 1：

输入：s = “bbbab”
输出：4
解释：一个可能的最长回文子序列为 “bbbb” 。

示例 2：

输入：s = “cbbd”
输出：2
解释：一个可能的最长回文子序列为 “bb” 。

提示：

1 <= s.length <= 1000
s 仅由小写英文字母组成

【算法】动态规划专题④ ——LCS（最长公共子序列）+ LPS（最长回文子序列） python

其他做法不多赘述，在此给出区间DP的做法：

状态定义：dp[i][j] 表示字符串 s[i..j] 的最长回文子序列长度。
初始化：单个字符的回文长度为1。
状态转移：
- 若 s[i] == s[j]，则结果为内部子串长度加2。
- 否则，取舍去左端或右端后的最大值。
计算顺序：从后向前遍历，确保 dp[i+1][j-1] 等子问题已计算。

code如下：

class Solution:
    def longestPalindromeSubseq(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        dp = [[0] * n for _ in range(n)]
        # 从后向前遍历，确保子问题先被计算
        for i in range(n - 1, -1, -1):
            dp[i][i] = 1  # 单个字符是长度为1的回文
            for j in range(i + 1, n):
                if s[i] == s[j]:
                    dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2
                else:
                    dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1])
        return dp[0][n - 1]

总结

区间动态规划（Interval Dynamic Programming，简称区间DP）是一种特殊的动态规划类型，它主要处理那些可以分解为子问题的优化问题，而这些子问题往往与某个区间有关。

核心思想

划分问题：将原始问题划分为若干个子问题，每个子问题对应于一个区间。
状态表示：通常用二维数组dp[i][j]来表示从第i个元素到第j个元素之间的最优解。
状态转移方程：通过比较不同的分割点k，找到使得dp[i][j]取得最优值的分割方式。即dp[i][j] = min/max(dp[i][k] + dp[k+1][j] + cost) ，这里的cost是根据具体问题定义的合并成本或收益。
初始化：确定基础情况，如dp[i][i]，对于一些问题这可能是0或者是一个特定值。
计算顺序：由于区间长度逐渐增大，所以计算时需要先从小区间开始，逐步求解更长区间的值。