动态规划算法是通过拆分问题,定义问题状态和状态之间的关系,使得问题能够以递推(或者说分治)的方式去解决。
动态规划算法的基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解。依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解。
力扣爬楼梯问题
class Solution { public int climbStairs(int n) { //else return climbStairs(n-1)+climbStairs(n-2);超时了 //动态规划 int p = 0, q = 0, r = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) { p = q; q = r; r = p + q; } return r; } }
开始使用递归发现超时,递推公式为climbStairs(n-1)+climbStairs(n-2)
,后面优化之后只需要存储前2个数值大小即可。