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python - 原始计算器的动态规划

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-28 20:18:20 25 4
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我正在处理这个问题,这与零钱问题非常相似。

我需要实现一个简单的计算器,它可以对当前数字 x 执行以下三种运算:x 乘以 2、x 乘以 3 或 x 加 1。

目标是给定一个正整数n,从数字1开始求出得到数字n所需的最少操作次数。

我对此采用了贪婪的方法,但它显示的结果不正确

import sys

def optimal_sequence(n):
sequence = []
while n >= 1:
sequence.append(n)
if n % 3 == 0:
n = n // 3
elif n % 2 == 0:
n = n // 2
else:
n = n - 1
return reversed(sequence)

input = sys.stdin.read()
n = int(input)
sequence = list(optimal_sequence(n))
print(len(sequence) - 1)
for x in sequence:
print(x)

例如:

Input: 10
Output:
4
1 2 4 5 10

4 个步骤。但正确的步骤是 3 个步骤:

Output: 
3
1 3 9 10

我读到了动态规划,希望我能在这里实现它。但是,我不知道如何在特定情况下正确使用它,有人可以给我建议吗?

最佳答案

用一个简单的递归和Memoization就可以解决它:

代码:

d = {}

def f(n):
if n == 1:
return 1, -1
if d.get(n) is not None:
return d[n]
ans = (f(n - 1)[0] + 1, n - 1)

if n % 2 == 0:
ret = f(n // 2)
if ans[0] > ret[0]:
ans = (ret[0] + 1, n // 2)

if n % 3 == 0:
ret = f(n // 3)
if ans[0] > ret[0]:
ans = (ret[0] + 1, n // 3)

d[n] = ans
return ans

def print_solution(n):
if f(n)[1] != -1:
print_solution(f(n)[1])
print n,

def solve(n):
print f(n)[0]
print_solution(n)
print ''

solve(10)

提示:f(x)返回一个元组(a, b),其中a表示从1得到x的最少步数,b表示前面的数以获得最优解。 b 仅用于打印解决方案。

输出:

4 # solution for 10
1 3 9 10

7 # solution for 111
1 2 4 12 36 37 111

您可以调试我的代码并了解它是如何工作的。如果你是 DP 的初学者,你可以阅读我的另一个 SO post关于 DP 以快速入门。


由于Python不能递归很多(10000左右),我写了一个迭代版本:

# only modified function print_solution(n) and solve(n)

def print_solution(n):
ans = []
while f(n)[1] != -1:
ans.append(n)
n = f(n)[1]
ans.append(1)
ans.reverse()
for x in ans:
print x,

def solve(n):
for i in range(1, n):
f(i)[0]
print_solution(n)
print ''

solve(96234) # 1 3 9 10 11 22 66 198 594 1782 5346 16038 16039 32078 96234

关于python - 原始计算器的动态规划,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36930086/

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