树形动态规划讲解
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树型动态规划补充二叉树的遍历的相关知识:在二叉树的应用中,常常要求在树中查找具有某种特征的结点,或者对全部结点逐一进行某种处理。
这就是二叉树的遍历问题。
所谓二叉树的遍历是指按一定的规律和次序访问树中的各个结点,而且每个结点仅被访问一次。
“访问”的含义很广,可以是对结点作各种处理,如输出结点的信息等。
遍历一般按照从左到右的顺序,共有3 种遍历方法,先(根)序遍历,中(根)序遍历,后(根)序遍历。
先序遍历的操作定义如下:若二叉树为空,则空操作,否则①访问根结点②先序遍历左子树③先序遍历右子树先序遍历右图结果为:124753689中序遍历的操作定义如下:若二叉树为空,则空操作,否则①中序遍历左子树②访问根结点③中序遍历右子树中序遍历右图结果为:742513869后序遍历的操作定义如下:若二叉树为空,则空操作,否则①后序遍历左子树②后序遍历右子树③访问根结点后序遍历右图结果为:745289631满二叉树:一棵深度为h且有 2^h-1个结点的二叉树。
满二叉树一定为完全二叉树,但是完全二叉树不一定为满二叉树。
若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。
满二叉树有如下性质:如果一颗树深度为h,最大层数为k,且深度与最大层数相同,即k=h;1、它的叶子数是:2^(h-1)2、第k层的结点数是:2^(k-1)3、总结点数是:2^k-1 (2的k次方减一)4、总节点数一定是奇数。
若设二叉树的深度为h,除第h 层外,其它各层(1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。
1、二叉树的序遍历题目描述Description求一棵二叉树的前序遍历,中序遍历和后序遍历输入描述Input Description第一行一个整数n,表示这棵树的节点个数。
接下来n行每行2个整数L和R。
动态规划讲解大全含例题及答案动态规划讲解大全动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。
20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。
1957年出版了他的名著Dynamic Programming,这是该领域的第一本著作。
动态规划问世以来,在经济管理、生产调度、工程技术和最优控制等方面得到了广泛的应用。
例如最短路线、库存管理、资源分配、设备更新、排序、装载等问题,用动态规划方法比用其它方法求解更为方便。
虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题,但是一些与时间无关的静态规划(如线性规划、非线性规划),只要人为地引进时间因素,把它视为多阶段决策过程,也可以用动态规划方法方便地求解。
动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法,而不是一种特殊算法。
不象前面所述的那些搜索或数值计算那样,具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。
动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题,由于各种问题的性质不同,确定最优解的条件也互不相同,因而动态规划的设计方法对不同的问题,有各具特色的解题方法,而不存在一种万能的动态规划算法,可以解决各类最优化问题。
因此读者在学习时,除了要对基本概念和方法正确理解外,必须具体问题具体分析处理,以丰富的想象力去建立模型,用创造性的技巧去求解。
我们也可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行分析、讨论,逐渐学会并掌握这一设计方法。
基本模型多阶段决策过程的最优化问题。
在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。
动态规划-最优⼆叉搜索树摘要: 本章介绍了⼆叉查找树的概念及操作。
主要内容包括⼆叉查找树的性质,如何在⼆叉查找树中查找最⼤值、最⼩值和给定的值,如何找出某⼀个元素的前驱和后继,如何在⼆叉查找树中进⾏插⼊和删除操作。
在⼆叉查找树上执⾏这些基本操作的时间与树的⾼度成正⽐,⼀棵随机构造的⼆叉查找树的期望⾼度为O(lgn),从⽽基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。
1、⼆叉查找树 ⼆叉查找树是按照⼆叉树结构来组织的,因此可以⽤⼆叉链表结构表⽰。
⼆叉查找树中的关键字的存储⽅式满⾜的特征是:设x为⼆叉查找树中的⼀个结点。
如果y是x的左⼦树中的⼀个结点,则key[y]≤key[x]。
如果y是x的右⼦树中的⼀个结点,则key[x]≤key[y]。
根据⼆叉查找树的特征可知,采⽤中根遍历⼀棵⼆叉查找树,可以得到树中关键字有⼩到⼤的序列。
介绍了⼆叉树概念及其遍历。
⼀棵⼆叉树查找及其中根遍历结果如下图所⽰:书中给出了⼀个定理:如果x是⼀棵包含n个结点的⼦树的根,则其中根遍历运⾏时间为θ(n)。
问题:⼆叉查找树性质与最⼩堆之间有什么区别?能否利⽤最⼩堆的性质在O(n)时间内,按序输出含有n个结点的树中的所有关键字?2、查询⼆叉查找树 ⼆叉查找树中最常见的操作是查找树中的某个关键字,除了基本的查询,还⽀持最⼤值、最⼩值、前驱和后继查询操作,书中就每种查询进⾏了详细的讲解。
(1)查找SEARCH 在⼆叉查找树中查找⼀个给定的关键字k的过程与⼆分查找很类似,根据⼆叉查找树在的关键字存放的特征,很容易得出查找过程:⾸先是关键字k与树根的关键字进⾏⽐较,如果k⼤⽐根的关键字⼤,则在根的右⼦树中查找,否则在根的左⼦树中查找,重复此过程,直到找到与遇到空结点为⽌。
例如下图所⽰的查找关键字13的过程:(查找过程每次在左右⼦树中做出选择,减少⼀半的⼯作量)书中给出了查找过程的递归和⾮递归形式的伪代码:1 TREE_SEARCH(x,k)2 if x=NULL or k=key[x]3 then return x4 if(k<key[x])5 then return TREE_SEARCH(left[x],k)6 else7 then return TREE_SEARCH(right[x],k)1 ITERATIVE_TREE_SEARCH(x,k)2 while x!=NULL and k!=key[x]3 do if k<key[x]4 then x=left[x]5 else6 then x=right[x]7 return x(2)查找最⼤关键字和最⼩关键字 根据⼆叉查找树的特征,很容易查找出最⼤和最⼩关键字。
动态规划算法入门,需要搞懂这5个问题不久前不少人留言说要介绍介绍动态规划,今天我们就来介绍介绍什么是动态规划。
动态规划算法是现实中非常的一个算法。
之前我们做过一个判断送餐的骑手能否在规定时间内送完手头的外卖,就用了这个算法。
(当然,算出来的只是一个理论的结果,但可以防止骑手一下子接太多单,最后造成用户投诉)。
后面如果有机会会介绍一下这个问题的实现。
这个问题挺有趣的。
可以抛出来给大家思考一下。
现在有一个骑手,知道他的坐标,然后有一些外卖订单,我们知道每个订单的位置还有预计送达时间。
我们能否快速判断这个骑手能否在规定时间内把这批订单送完。
相比于直接搜索,动态规划往往更加高效。
现在我们通过5个问题,来认识什么是动态规划。
第一,什么是动态规划?动态规划(英语:Dynamic programming,简称DP)是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的,通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
重点在后半句,把问题分解成简单子问题进行解决。
与之类似的有另外一个算法,分治。
他俩最大的区别在于子问题之间是否相关联。
第二,动态规划的思想?动态规划的思想很简单,就是分解问题求解,然后再合并子问题的解。
第三,哪些问题可以用动态规划来解决?接下来的内容可能比较难以理解,我们通过一个经典的面试题,然后接着讲。
最长上升子序列(LIS),有一串序列,要求找出它的一串子序列,这串子序列可以不连续,但必须满足它是严格的单调递増的且为最长的。
把这个长度输出。
示例:1 7 3 5 9 48 结果为4。
1.最优子结构性质。
如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的,我们就称该问题具有最优子结构性质(即满足最优化原理)。
上面的题目。
如果我们假设f[3]表示以a[3]结尾的最长上升子序列,那么转移到它的子问题一定要是最优的。
也就是从f[2]也要求是最优的。
2.无后效性。
即子问题的解一旦确定,就不再改变,不受在这之后、包含它的更大的问题的求解决策影响。
树型动态规划树型动态规划⼀、基本概念树型动态规划,顾名思义,就是在“树”的数据结构上做动态规划,通过有限次地遍历树,记录相关信息,以求解问题。
通常,动态规划都是线性的或者建⽴在图上的,分为逆推和顺推。
①叶->根,即根的⼦节点传递有⽤的消息给根,之后由根得出最优解的过程。
这种⽅式DP的题⽬应⽤⽐较多。
②根->叶,即需要取所有点作为⼀次根节点进⾏求值,此时⽗节点得到了整棵树的信息,只需要去除这个⼉⼦的DP值的影响,然后再转移给这个⼉⼦,这样就能达到根->叶的顺序动态规划的顺序:⼀般按照后序遍历的顺序,⼏处理完⼉⼦再处理当前结点,才符合树的⼦结构的性质。
实现⽅式:树型DP是通过记忆化搜索实现的,因此采⽤的是递归⽅式,时间复杂度:树型动态规划的时间复杂度基本上是O(n);若有附加维m,则是O(n * m)⼆、经典问题1.树的重⼼对于⼀颗n个节点的⽆根树,找到⼀个点,使得把树变成以该点为根的有根树时,最⼤⼦树的节点最⼩,换句话说,删除这个点后最⼤连通块的节点数最⼩,那么这个点就是树的重⼼。
解法:任选⼀个节点作为根进⾏dfs然后根据定义动态规划寻找树的重⼼。
2.树的最长路径(最远点对)给定⼀颗n个结点的边带权树找到⼀条最长的路径,换句话说,要找到两个点,使得他们的距离最远,他们之间的路径就是树的最长路径解法:⽤d1[i],d2[i]记录以i为根的⼦树中到叶节点的最⼤值和次⼤值,j是i的⼉⼦①d1[j] + dis[i][j] > d1[i] 则d2[i] = d1[i],d1[i] = d1[j] + dis[i][j]②d1[j] + dis[i][j] > d2[i] 则d2[i] = d1[j] + dis[i][j]3.树的中⼼问题给出⼀颗带权的树,求树中的点,使得此点到树中的其他节点的最远距离最近分析:从任意⼀个点i出发的最长路径的可能形态有两种。
①从i点出发向上,即终点不在以i为根的⼦树中的最长路径长度为u[i]②从i点出发向下,即终点在以i为根的⼦树中的最长路径长度为d1[i]注意:第⼀种⾥⾯不要重复经过i点分别⽤c1[i]和c2[i]记录d1[i]和d2[i]是从哪个⼦树更新来的。
信息学奥赛——树型动态规划的实例分析树型动态规划(Tree Dynamic Programming)是信息学奥赛中常用的一种算法思想,在解决一些与树相关的问题时非常有效。
本文将通过一个具体的实例对树型动态规划进行详细分析。
假设有一棵有根树,每个节点上都有一个非负整数权值,并且每个节点下都可能有若干个子节点。
现在要求选择一些节点,使得选中的节点的权值之和尽可能大,但是不能选择相邻的节点。
我们需要设计一个算法来解决这个问题。
首先,我们可以观察到如果一个节点被选中,那么它的子节点就不能被选中。
于是,我们可以定义一个动态规划的状态dp[i]表示以节点i为根的子树中选择节点的最大权值之和。
对于根节点,我们有两种情况:1. 根节点i被选择,那么它的子节点就不能被选择。
所以dp[i] = sum(dp[j]),其中j表示i的所有子节点。
2. 根节点i不被选择,那么它的所有子节点都可以被选择。
所以dp[i] = sum(max(dp[j], dp[k])),其中j和k分别表示i的所有孩子节点的子节点。
通过对根节点的两种状态的分析,我们可以得到一个递推关系:dp[i] = max(sum(dp[j]), sum(max(dp[k], dp[l]))),其中j表示i的所有子节点,k和l分别表示i的所有孩子节点的子节点。
接下来,我们需要设计一个合适的递归算法来计算dp[i]。
我们可以使用深度优先(DFS)的方式来处理每个节点,实现递归的过程。
具体的伪代码如下:```DFS(i):visit[i] = truefor j in i的所有子节点:if visit[j] == false:DFS(j)dp[i] += dp[j]for k in i的所有孩子节点:for l in k的所有子节点:dp[i] += max(dp[k], dp[l])```最后,我们只需要调用DFS函数以根节点为参数,可以得到整棵树的最优解。
计算机10大经典算法1. 排序算法排序算法是计算机领域中最基础和常用的算法之一。
其目的是将一组数据按照特定的顺序进行排列。
最常见的排序算法包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序等。
冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单但效率较低的排序算法。
其基本思想是通过相邻元素的比较和交换,逐步将待排序的元素移动到正确的位置。
插入排序(Insertion Sort)的核心思想是将待排序的元素插入到已排序序列中的适当位置,从而得到一个新的有序序列。
选择排序(Selection Sort)是一种简单直观的排序算法。
其原理是每次从待排序序列中选择最小(或最大)的元素,放到已排序序列的末尾。
快速排序(Quick Sort)是一种高效的排序算法。
它采用分治法的思想,将待排序序列分割成两个子序列,并递归地进行排序。
归并排序(Merge Sort)是一种稳定的排序算法。
它的核心思想是将待排序序列划分成若干个子序列,分别进行排序,最后再合并这些有序子序列。
2. 搜索算法搜索算法用于在给定的数据集合中查找特定的元素或满足特定条件的元素。
其中最著名的搜索算法为二分查找算法。
二分查找(Binary Search)是一种高效的搜索算法,适用于有序的数据集合。
它通过将待查找区间逐步缩小,直到找到目标元素。
3. 图形算法图形算法主要用于处理具有图形结构的问题,如网络分析、路径搜索等。
其中最常用的图形算法包括广度优先搜索算法和迪杰斯特拉算法。
广度优先搜索(Breadth-First Search,BFS)是一种基于图的搜索算法。
它以广度为优先级,逐层遍历图中的节点,用于查找最短路径、连通性分析等问题。
迪杰斯特拉算法(Dijkstra's Algorithm)用于解决带权有向图中单源最短路径问题。
它采用贪心策略,逐步确定从起点到其他节点的最短路径。
4. 动态规划算法动态规划算法常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。