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矩陣連乘問題算法 算法分析,備忘錄方法的遞歸方式是自頂向下的,動態(tài)規(guī)劃算法的遞歸方式是自底向上的,想問一下?

算法分析,備忘錄方法的遞歸方式是自頂向下的,動態(tài)規(guī)劃算法的遞歸方式是自底向上的,想問一下?Memo方法是動態(tài)規(guī)劃方法的一個變種。與動態(tài)規(guī)劃算法不同,memo方法的遞推方式是自頂向下的,而動態(tài)規(guī)劃算法是

算法分析,備忘錄方法的遞歸方式是自頂向下的,動態(tài)規(guī)劃算法的遞歸方式是自底向上的,想問一下?

Memo方法是動態(tài)規(guī)劃方法的一個變種。與動態(tài)規(guī)劃算法不同,memo方法的遞推方式是自頂向下的,而動態(tài)規(guī)劃算法是自下而上的。例如:LCS問題:當(dāng)席= YJ,C[I,J]只需要知道C[I-1,J-1 ],而不是C[I,0 ]~C[I,J-1 ]和C[I-1,J]~C[I-1,N]。當(dāng)只需要一個LCS時,一些C[P,q]可能不會在整個溶液過程中使用。一般情況下,當(dāng)一個問題可以用動態(tài)規(guī)劃來求解時,二維數(shù)組中相當(dāng)數(shù)量的元素不會用到整個計算中。我們不需要遞歸地逐個計算二維數(shù)組中的元素。使用memo方法:數(shù)組中的元素只在需要計算時才計算,并且計算是遞歸的。計算完這些值后,將保存這些值以用于其他目的。例如:LCs的問題:首先,將C[I,0](0≤I≤m)和C[0,J](1≤J≤n)初始化為0。其余的m×nc[I,J]都初始化為-1。計算C[I,J]L2(x,y,I,J,C)的遞歸算法LCS(memo方法):如果x[I]=y[J],檢查C[I-1,J-1],如果C[I-1,J-1]>-1(計算),將C[I-1,J-1]1賦值給C[I,J],并返回。如果C[I-1,J-1]=-1(尚未計算),則遞歸調(diào)用LCS L2(x,y,I-1,J-1,C)計算C[I-1,J-1],然后將C[I-1,J-1]1賦給C[I,J],并返回。如果x[i]1,y[J],檢查C[i-1,J]和C[i,J-1]。如果兩者都大于-1(已計算),則將Max{C[I-1,J],C[I,J-1]}賦給C[I,J],并返回。如果C[I-1,J],C[I,J-1]中的一個等于-1(尚未計算),或者兩者都等于-1,則遞歸調(diào)用LCS,L2計算它,然后將Max{C[I-1,J],C[I,J-1]}賦值給C[I,J]。如果大量的子問題不需要解決,memo方法可以節(jié)省時間。但是當(dāng)只需要計算少數(shù)或全部子問題時,遞歸方法比memo方法(如矩陣乘法、最優(yōu)二叉搜索樹)要好