DDR爱好者之家 Design By 杰米
概要
本文只是简单的介绍动态规划递归、非递归算法实现
案例一
题目一:求数组非相邻最大和
[题目描述]
在一个数组arr中,找出一组不相邻的数字,使得最后的和最大。
[示例输入]
arr=1 2 4 1 7 8 3
[示例输出]
15
from functools import wraps def memoDeco(func): ''' memoDeco主要是缓存已遍历的节点,减少递归内存开销 ''' cashe={} @wraps(func) def wrapper(*args): if args not in cashe: cashe[args]=func(*args) return cashe[args] return wrapper @memoDeco def recMaxArray(array,index): if index==0: return array[0] elif index==1: return max(array[0],array[1]) else: return max(recMaxArray(array,index-2)+array[index],recMaxArray(array,index-1)) if __name__=="__main__": array=(1,2,4,1,7,8,3) print(recMaxArray(array,len(array)-1))
非递归实现
def dpMaxArray(array): ''' 代码讲解详见引用一:正月点灯笼讲解 ''' lens=len(array) maxArray=[0]*(lens) maxArray[0]=array[0] maxArray[1]=max(array[0],array[1]) for i in range(2,lens): maxArray[i]=max(maxArray[i-2]+array[i],maxArray[i-1]) return maxArray[-1] if __name__=="__main__": array=(1,2,4,1,7,8,3) print(dpMaxArray(array))
案例二
[题目描述]
给定一个正整数s, 判断一个数组arr中,是否有一组数字加起来等于s。
[示例输入]
arr=3 34 4 12 5 3
s=9
[实例输出]
true
递归实现
from functools import wraps #和第一题一样,套用装饰器可以做一个缓存节点作用 def memoDeco(func): ''' memoDeco主要是缓存已遍历的节点,减少递归内存开销 ''' cashe = {} @wraps(func) def wrapper(*args): if args not in cashe: cashe[args] = func(*args) return cashe[args] return wrapper @memoDeco def recSubSet(arr, index, tar_num): if index == 0: return arr[0] == tar_num elif tar_num == 0: return True elif arr[index] > tar_num: return recSubSet(arr, index - 1, tar_num) else: return recSubSet(arr, index - 1, tar_num) or recSubSet(arr, index - 1, tar_num - index) if __name__ == "__main__": arr = (3, 34, 4, 12, 5, 3) tar_num = 13 index = len(arr) - 1 print(recSubSet(arr, index, tar_num))
非递归实现
''' 多维数组构建用python第三方库numpy比较方便 代码讲解详见引用一:正月点灯笼讲解 ''' import numpy as np def dpSubSet(arr, tar_num): subSet = np.zeros((len(arr), tar_num + 1), dtype=bool) subSet[:, 0] = True subSet[0, :] = False subSet[0, arr[0]] = True for i in range(1, len(arr)): for j in range(1, tar_num + 1): if arr[i] > j: subSet[i, j] = subSet[i - 1, j] else: subSet[i, j] = subSet[i - 1, j] or subSet[i - 1, j - arr[i]] return subSet[-1, -1] if __name__ == "__main__": arr = (3, 34, 4, 12, 5, 3) tar_num = 13 print(dpSubSet(arr, tar_num))
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
2025年05月11日
2025年05月11日
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