• 【C/C++】递归 与 动态规划(DP)

【C/C++】递归 与 动态规划(DP)

2025-05-03 10:00:42 0 阅读

- 第 82 篇 -
Date: 2025 - 03 - 17
2025 - 04 - 05 改
2025 - 04 - 07 改
Author: 郑龙浩/仟墨
【递归与动态规划(DP) C/C++】

文章目录

  • 递归与动态规划
  • 一 递归
    • 1基本介绍
    • 2 递归技巧
      • **(1) 递归三步法**
      • **(2) 思维小技巧**
    • 3 例题
      • (1) 阶乘 (纯递归 or DP)
      • (2) 斐波那契数列 (纯递归 or DP)
      • (3) 汉诺塔 (纯递归 or DP)
        • **① 英文打印过程的版本**
        • **② 中文打印过程的版本(为了避免自己以后复习的时候又理解错误，故写了中文打印版本)**
  • 二 动态规划(DP)
    • 1 基本介绍
    • 2 例题
      • (1) 递归版动态规划(DP)
      • (2) 迭代版动态规划(DP)

递归与动态规划

2025-04-07重新复习，并且又加了一些笔记，因为复习的时候发现有些地方又不明白了，而之前并没有在这个地方记笔记

一 递归

我看的课程，如下视频链接

https://www.bilibili.com/video/BV1LiS1YSEgF/?share_source=copy_web&vd_source=123565abb60ee9d849adaeb118d98b85

1基本介绍

是什么

递归就是函数自己调用自己。

核心

将大问题分解成规模更小的相同问题，直到达到可直接求解的简单情况（如 n=1），再逐层返回结果。
优化 - 记忆化搜索

如果过程中会出现重复计算，则可以提前将重复计算保存下来

2 递归技巧

(1) 递归三步法

  1. 定义基准条件(确定结束条件)

    明确递归终止的边界条件（如 阶乘时的n=1 ），避免无限递归

  2. 假设子问题已解决
    将递归函数视为黑盒，直接假设它能返回子问题的正确结果（例如：算 f(n) 时，直接相信 f(n-1) 和 f(n-2) 是对的）

    说简单点就是: 只管向问问题，它一定能返回正确答案。

  3. 组合子问题的解(拆解问题)

    用子问题的解构建当前问题的解（如 return f(n-1) + f(n-2)）

    说简单点就是: 把子问题的答案组合起来，得到当前问题的解

(2) 思维小技巧

无需提前理解完整递归过程！！！

我之前就陷入了这个问题。就是我在写递归的时候，必须想清楚递归从头到尾的所有过程和细节，其实没有必要，直接当作这个递归函数已经存在且写完

递归是「自相似性」的数学抽象，只需关注当前层逻辑，无需脑补调用栈细节（如 f(n-1) 内部如何实现）

不要陷入 “先有鸡还是先有蛋“ 的思维陷阱！！！

一定要注意，我之前因为陷入这个思维陷阱，特别较真，特别想搞清楚具体过程，太没必要了

  • 直接假设递归函数已能正确工作（即使它尚未写完），基于此设计当前逻辑。这种「信任递归」的思维是突破递归障碍的关键
  • 即直接将没写完的递归函数当作已经有了的函数去写，就认为这个函数是有答案的，这么去写就可以了，无需把这个递归函数中的自身的函数当作递归函数
  • 禁止：在编码时脑补多级递归调用的堆栈状态

3 例题

(1) 阶乘 (纯递归 or DP)

不使用记忆化搜索 Or 使用记忆化搜索

// 2025-03-16
#include 
using namespace std;
// 不使用记忆化搜索
long long funA( long long n ) {
    if (n == 1)
        return 1;
    return funA(n - 1) * n;
}
// 使用记忆化搜索
// 使用数组或哈希表记忆
unordered_map <long long, long long> memo;
long long funB( long long n ) {
    if (n == 1)
        return 1;
    if (memo.find(n) == memo.end()) {
        memo[n] = funB(n - 1) * n;
    }
    return memo[n];
}

int main( void ) {
    long long n;
    cin >> n;
    // 不使用记忆化搜索
    cout << "不使用记忆化搜索的答案:" << funA(n) << '
';
    // 使用记忆化搜索
    cout << "使用记忆化搜索的答案:" << funB(n) << '
';
    return 0;
}

(2) 斐波那契数列 (纯递归 or DP)

不使用记忆化搜索 Or 使用记忆化搜索

// 2025-03-16
#include 
using namespace std;
// 不使用记忆化搜索
long long funA( long long n ) {
    if (n <= 2) return 1;
    return funA(n - 1) + funA(n - 2);
}
// 使用记忆化搜索
// 使用数组或哈希表记忆
unordered_map <long long, long long> memo;
long long funB( long long n ) {
    if (n <= 2) return 1;
    if (memo.find(n) == memo.end())
        memo[n] = funB(n - 1) + funB(n - 2);
    return memo[n];
}

int main( void ) {
    // 第n位斐波那契数字
    long long n;
    cin >> n;
    // 不使用记忆化搜索
    cout << "不使用记忆化搜索的答案:" << funA(n) << '
';
    // 使用记忆化搜索
    cout << "使用记忆化搜索的答案:  " << funB(n) << '
';
    return 0;
}

(3) 汉诺塔 (纯递归 or DP)

必须要注意，打印的不是 前 n 个 圆盘从某个柱子移动到某个柱子，而是 第 n 个 圆盘从某个柱子移动到某个柱子。

我刚开始想了好久，就是这个地方理解错了，我以为打印的是 前 n 个 圆盘，后来意识到是 第 n 个 圆盘以后，恍然大悟，理解了这个程序。

然后为了助于我理解，我又写了一个中文打印过程版本，以免以后复习的时候，看到这个英文打印的代码又理解错了。

① 英文打印过程的版本

代码

// 2025-03-16
// 输入圆盘数量，三个柱子标识
// 打印圆盘的移动过程: 移动数量 from ? to ? ---> 错误理解
// 打印圆盘的移动过程: 第n个 from ? to ? （这个意思是第 n 个 从 ? 移动到 ？） --> 正确理解
// 注意：该题要求的是移动过程的输出，而不是真的移动，所以不要钻牛角尖，我想了半天为什么只打印不移动，实际人家要的结果就是打印
#include 
using namespace std;
void hanoi(int n, char F, char A, char T) {
    if (n == 1) { // 递归终止条件：只剩一个盘子时直接移动
        // 打印：move 1 from A to C
        // 打印：移动第 n 个盘子到目标柱 T
        printf("move %d from %c to %c
", n, F, T);
        return;
    }
    // 步骤1：将前 n-1 个盘子从 F 移到 A（借助 T 辅助）
    hanoi(n - 1, F, T, A); 
    // 步骤2：打印：移动第 n 个盘子到目标柱 T
    printf("move %d from %c to %c
", n, F, T);
    // 步骤3：将 n-1 个盘子从 A 移到 T（借助 F 辅助）
    hanoi(n - 1, A, F, T);
}
int main( void ) {
    int n, F, A, T;
    cout << "请输入圆盘数量" << endl;
    cin >> n;getchar();
    cout << "请输入起始柱、辅助柱、目标柱" << endl;
    scanf ("%c %c %c", &F, &A, &T);
    hanoi (n, F, A, T);
    return 0;
}

输入与运行结果

请输入圆盘数量
3
请输入起始柱、辅助柱、目标柱
A B C
move 1 from A to C
move 2 from A to B
move 1 from C to B
move 3 from A to C
move 1 from B to A
move 2 from B to C
move 1 from A to C
② 中文打印过程的版本(为了避免自己以后复习的时候又理解错误，故写了中文打印版本)

为了避免自己以后复习的时候又理解错误，故写了中文打印版本

代码

// 2025-03-16
// 输入圆盘数量，三个柱子标识
// 打印圆盘的移动过程: 移动数量 from ? to ? ---> 错误理解
// 打印圆盘的移动过程: 第n个 from ? to ? （这个意思是第 n 个 从 ? 移动到 ？） --> 正确理解
// 注意：该题要求的是移动过程的输出，而不是真的移动，所以不要钻牛角尖，我想了半天为什么只打印不移动，实际人家要的结果就是打印
#include 
using namespace std;
void hanoi(int n, char F, char A, char T) {
    if (n == 1) { // 递归终止条件：只剩一个盘子时直接移动
        // 打印：move 1 from A to C
        // 打印：移动第 n 个盘子到目标柱 T
        printf("将第 %d 个圆盘从 %c 柱子移动到 %c 柱子
", n, F, T);
        return;
    }
    // 步骤1：将前 n-1 个盘子从 F 移到 A（借助 T 辅助）
    hanoi(n - 1, F, T, A); 
    // 步骤2：打印：移动第 n 个盘子到目标柱 T
    printf("将第 %d 个圆盘从 %c 柱子移动到 %c 柱子
", n, F, T);
    // 步骤3：将 n-1 个盘子从 A 移到 T（借助 F 辅助）
    hanoi(n - 1, A, F, T);
}
int main( void ) {
    int n, F, A, T;
    cout << "请输入圆盘数量" << endl;
    cin >> n;getchar();
    cout << "请输入起始柱、辅助柱、目标柱" << endl;
    scanf ("%c %c %c", &F, &A, &T);
    hanoi (n, F, A, T);
    return 0;
}

输入与运行结果

请输入圆盘数量
3
请输入起始柱、辅助柱、目标柱
A B C
将第 1 个圆盘从 A 柱子移动到 C 柱子
将第 2 个圆盘从 A 柱子移动到 B 柱子      
将第 1 个圆盘从 C 柱子移动到 B 柱子      
将第 3 个圆盘从 A 柱子移动到 C 柱子      
将第 1 个圆盘从 B 柱子移动到 A 柱子      
将第 2 个圆盘从 B 柱子移动到 C 柱子      
将第 1 个圆盘从 A 柱子移动到 C 柱子

二 动态规划(DP)

我看的课程，如下视频链接

https://www.bilibili.com/video/BV1AB4y1w7eT/?share_source=copy_web&vd_source=123565abb60ee9d849adaeb118d98b85

之前接触递归的时候接触过动态规划中的一种，对递归进行优化的时候，使用了记忆化搜索，这里有一些DP的思想。

1 基本介绍

动态规划是一种使用空间换时间的算法，或者也叫做带备忘录的递归(有时DP不用递归)，或者也叫做递归树的剪枝。

因为某些节点不需要进行重复计算

2 例题

题目

nums = [1, 5, 2, 4, 3]

子序列要求：从低到高

找出最长的子序列(返回最长序列的长度就行)

(1) 递归版动态规划(DP)

下列代码中我的疑惑点

我一直疑惑，为什么不是

max_len = find_max_len2(arr, j) + 1;

当然我当时以为直接存储从 j 开始往后的最大子序列长度然后加上 j 自己就行了(说白了这句话就是计算从 j 开始的最长子序列长度然后算上j自己)

但是我还忘记了另外多种情况，举例说明吧

下面第 i 次子序列的意思是:从第 i 个开始，往后的最长子序列是哪些个

然后将在当前元素后，比当前元素大的数量 + 当前1个元素个数 –> 得出从当前元素开始的最长子序列长度

  • 第 1 次子序列为: 5 长度为 1(在当前元素后，有多少个元素比当前元素大) + 1(当前的元素) –> 2
  • 第 2 次子序列为: 2, 4 长度为 2 + 1 –> 3
  • 第 3 次子序列为: 4 长度为 1 + 1 –> 2
  • 第 4 次子序列为: 3 长度为 1 + 1 –> 2

如果不写max(max_len, find_max_len2(arr, j) + 1)取最大长度的话，第 3 次 和第 4 次的长度会覆盖第 2 次的长度，所以还是要判断一下

其实这里的 max() 的作用和 if 作用相同, 如下:

t = find_max_len2(arr, j) + 1;
if (max_len < t)
    max_len = t

for (int j = i + 1; j < N; j++) {
    if (arr[j] > arr[i])
        max_len = max(max_len, find_max_len2(arr, j) + 1);
}

使用暴力枚举与递归 Or 使用动态规划(DP)与递归

写了两个函数，一个是用了DP，一个是没用DPz

// Date: 2025-03-16
// Author: 郑龙浩 / 仟濹
// DP + 递归 --> 优化版递归
// 记忆化搜索
// nums = [1, 5, 2, 4, 3]
// 子序列要求：从低到高
// 找出最长的子序列(返回最长序列的长度就行)
#include 
using namespace std;
#define N 5
int arr[N] = {1, 5, 2, 4, 3};
// 不使用记忆化搜索 / DP
// arr: 数组 i: 从第i个开始找最长的子序列长度
int find_max_len(int arr[], int i) {
    // 确定递归终止条件
    if (i == N - 1)
        return 1; // 第 N - 1 个元素就是最后一个元素，后边没有元素了，所以从第 N - 1 个元素开始找最长子序列的话，只有自己一个元素，最长子序列长度也就是 1 了
    int max_len = 1; // 存储最大长度 至少包含自己
    // 寻找下一个比i大的元素的位置，并且再次递归
    for (int j = i + 1; j < N; j++) {
        if (arr[j] > arr[i])
            // max_len: 当前已知的最长子序列长度
            // find_max_len(arr, j):  从 arr[j] 开始 的最长递增子序列长度（包含 arr[j]）。
            // find_max_len(arr, j) + 1: 在以 arr[i] 开头的情况下，接上以 arr[j] 开头的最长子序列后的总长度（+1 就是加上 arr[i] 本身）
            max_len = max(max_len, find_max_len(arr, j) + 1);
    }
    return max_len;
}
// 使用记忆化搜索 / DP
// 使用哈希表 - 命名为 memo
unordered_map <int, int> memo;
int find_max_len2(int arr[], int i) {
    // 如果曾计算过 fin_max_len2(arr, i)，那么memo会存储，则直接返回之前存储的结果即可
    // 只要 memo.find(i) != memo.end() 就表示在memo中，memo[i] 没有存储过结果
    if (memo.find(i) != memo.end())
        return memo[i];
    // 设置终止条件
    if (i == N - 1)
        return 1;
    int max_len = 1; // 最小也有自身
    for (int j = i + 1; j < N; j++) {
        if (arr[j] > arr[i])
            max_len = max(max_len, find_max_len2(arr, j) + 1);
    }
    memo[i] = max_len;
    return max_len;
}
// 不断调用find_max_len函数，将每个元素作为子序列的头个元素遍历
// 进而寻找众多子序列中最大的子序列长度
int len_max1(int arr[]) {
    int max_len = 1;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int t = find_max_len(arr, i); // 减少计算次数，提前存储答案
        if (t > max_len) max_len = t;
    }
    return max_len;
}
int len_max2(int arr[]) {
    memo.clear(); // 清空记忆化存储
    int max_len = 1;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        int t = find_max_len2(arr, i); // 减少计算次数，提前存储答案
        if (t > max_len) max_len = t;
    }
    return max_len;
}
int main( void ){
    // 不使用DP/记忆化搜索
    int max1 = len_max1(arr);
    // 使用DP/记忆化搜索
    int max2 = len_max2(arr);
    cout << "纯递归的答案:" << max1 << '
' << "DP的答案:" << max2 << '
';
    return 0;
}

(2) 迭代版动态规划(DP)

这次就不适用递归了，用迭代版的DP时间复杂度更小

但是我感觉，迭代版DP 比 递归版DP 难理解

因为递归版DP思路是正着想的，从前往后找最长子序列

但是迭代版DP思路是反着想的，从后往前找最长子序列，感觉不如从前往后好理解

而且还有一个很关键的语句 memo[i] = max(memo[i], memo[j] + 1);我理解了好久才明白什么意思 ! ! !

下面将每个地方拆分进行了解释:

  • memo[i]: 以 arr[i] 结尾的最长递增子序列的长度
  • memo[j]: 以 arr[j] 结尾的最长递增子序列的长度(j > i)
  • memo[j] + 1: 把 arr[i] 接在 arr[j] 前面，形成一个新的子序列,这个新的子序列的长度
  • max(memo[i], memo[j] + 1): 动态更新 memo[i]，使其始终存储以 arr[i] 结尾的最长子序列长度。
// Date: 2025-03-18
// 2025-04-07 增加注释--> 因为复习的时候发现memo[i] = max(memo[i], memo[j] + 1);不明白了
// 而且倒着从后往前找最长子序列我也不是很理解了，所以加了一些注释，便于自己理解
// Author: 郑龙浩 / 仟濹
// --P + 递归 --> 优化版递归
// 记忆化搜索
// nums = [1, 5, 2, 4, 3]
// 子序列要求：从低到高
// 找出最长的子序列(返回最长序列的长度就行)
#include 
using namespace std;
#define N 5
int arr[N] = {1, 5, 2, 4, 3};
// 使用迭代版 记忆化搜索 / DP
// 这次不用哈希表了，用vector - 命名为 memo
// 这次不用递归来DP了，而是用迭代来DP，这样时间复杂度就不是指数级别的了
vector <int> memo(N, 1);
int find_max_len() {
    int max_len = 1; // 最小也是1
    // 说白了就是从后往前倒着寻找最长的子序列
    for (int i = N - 1; i >= 0; i--) {
        // 将 i 后 的每一个位置当作一次子序列的头
        for (int j = i + 1; j < N; j++) {
            if (arr[i] < arr[j])
                // memo[i]: 以 arr[i] 结尾的最长递增子序列的长度
                // memo[j]: 以 arr[j] 结尾的最长递增子序列的长度（j > i）
                // memo[j] + 1: 把 arr[i] 接在 arr[j] 前面，形成一个新的子序列,这个新的子序列的长度
                // max(memo[i], memo[j] + 1): 更新 memo[i]，使其始终存储以 arr[i] 结尾的最长子序列长度。
                memo[i] = max(memo[i], memo[j] + 1); // 刷新以i为结尾的最长子序列长度
        }
    }
    return *max_element(memo.begin(), memo.end());
}

int main( void ){
    // 使用 迭代版DP
    int max = find_max_len();
    cout << "迭代版DP的答案:" << max << '
';
    return 0;
}

本文地址：https://www.vps345.com/7540.html

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