我被要求编写一个递归函数,用于计算沿着网格边缘的单调格子路径的加泰罗尼亚数,其中n×n个方格单元格不会越过对角线(pic)<登记/>
我不被允许使用for循环,只允许递归调用......这就是我所做的:
public long C(int n) {
if (n == 1)
return 0;
return C(n, 0, 0);
}
private long C(int n, int i, int j) {
// CAN MOVE UP & RIGHT
if (j - i > 0 && j + 1 <= n)
return paths(n, i + 1, j) + paths(n, i, j + 1);
// CAN MOVE UP
else if (j - i > 0)
return paths(n, i + 1, j);
// CAN MOVE RIGHT
else if (j + 1 <= n)
return paths(n, i, j + 1);
// CAN'T MOVE
else
return 1;
}
我不知道这段代码是否最好但是它有效...我想将此函数转换为Memoized函数。但我无法理解&amp;也为什么它会使功能更有效。我理解为什么备忘录中的Fibonnaci效率更高,但在这里我总是必须到达路径的末尾,然后返回1或0,那么如果我将1/0存储在数组中,那么重要的是什么?
感谢您提供任何帮助
答案 0 :(得分:3)
但我无法理解为什么它会使功能更有效。
查看图像,以1开头编号的图片,左下角的(x,y)
坐标(0,0)
,你可以看到图片2,3,4,5,6,7, 8,10,12都在(3,1)
处进行。
来自(3,1)
的路径:
(3,1) → (4,1) ↑ (4,2) ↑ (4,3) ↑ (4,4)
(3,1) ↑ (3,2) → (4,2) ↑ (4,3) ↑ (4,4)
(3,1) ↑ (3,2) ↑ (3,3) → (4,3) ↑ (4,4)
如您所见,您走了相同的路径多次(3)次。如果您可以缓存(memoize)从(3,1)
到结尾有3条路径的事实,那么您可以节省时间。
随着电网变大,节省的时间将会增加。
所以,你所做的,就是你第一次达到某一点,就像你已经做的那样用递归计算结果,然后保存那个点的数字,当你再次达到这一点时,你只需要使用缓存的值:
public static long paths(int n) {
if (n == 1)
return 0;
return paths(n, 0, 0, new long[n][n]);
}
private static long paths(int n, int y, int x, long[][] cache) {
long result = cache[y][x];
if (result == 0) {
if (y < x && x < n) // CAN MOVE UP & RIGHT
result = paths(n, y + 1, x, cache) + paths(n, y, x + 1, cache);
else if (y < x) // CAN MOVE UP
result = paths(n, y + 1, x, cache);
else if (x < n) // CAN MOVE RIGHT
result = paths(n, y, x + 1, cache);
else // CAN'T MOVE
result = 1;
cache[y][x] = result;
}
return result;
}
答案 1 :(得分:1)
您似乎知道Memoization是什么。基本上,您所做的只是创建一个表memo
,一旦您到达它就存储一个值,这样您就不必再次在递归中计算它。类似于fibonacci(5)
为什么不必进入递归以查找fibonacci(3)
的内容,如果我们已经计算过,请说fibonacci(6)
,因为我们已经记住了它。我希望你明白。这是代码,以同样的精神记忆。安德里亚的问题有很好的视觉效果可供理解。
long[][]memo; //Memo table
public long C(int n)
{
if (n == 1)
return 0;
memo=new int[n+1][n+1]; //Increase to n+1 and won't crash!
for(int i=0;i<=n;i++)
for(int j=0;j<=n;j++)
memo[j][i]=-1;
return C(n, 0, 0, memo);
}
private long C(int n, int i, int j, it) {
// CAN MOVE UP & RIGHT
if (j - i > 0 && j + 1 <= n)
{
if(memo[i+1][j]==-1)
memo[i+1][j]=paths(n, i + 1, j);
if(memo[i][j+1]==-1)
memo[i][j+1]=paths(n, i, j + 1);
return memo[i+1][j]+memo[i][j+1];
}
// CAN MOVE UP
else if (j - i > 0)
{
if(memo[i+1][j]==-1)
memo[i+1][j]=paths(n, i + 1, j);
return memo[i+1][j];
}
// CAN MOVE RIGHT
else if (j + 1 <= n)
{
if(memo[i][j+1]==-1)
memo[i][j+1]=paths(n, i, j + 1);
return memo[i][j+1];
}
// CAN'T MOVE
else
return 1;
}