Day 5:记忆化搜索(滑雪问题、斐波那契数列)
📖 一、记忆化搜索简介
记忆化搜索(Memoization) 是一种优化递归的方法,它利用 哈希表(HashMap)或数组 存储已经计算过的结果,避免重复计算,提高效率。
📌 记忆化搜索 vs 动态规划
方法 | 特点 | 适用场景 |
---|---|---|
记忆化搜索 | 自顶向下(递归 + 记忆化存储) | 递归问题 |
动态规划 | 自底向上(迭代 + 状态转移) | 适用于所有 DP 问题 |
📖 二、经典记忆化搜索问题
1. 滑雪问题
题目描述:
- 给定一个
n × m
的矩阵,每个位置(i, j)
代表海拔高度h(i, j)
。 - 从某一点
(i, j)
出发,可以向 上下左右 移动,前提是新的位置海拔严格低于当前点。 - 目标是求最长的滑雪路径长度。
🔹 1. 思路
- 递归搜索所有可能的路径。
- 由于路径可能会重复访问同一个点,我们用
dp[i][j]
记忆化存储(i, j)
位置的最长滑雪路径。
🔹 2. 代码实现(滑雪问题)
import java.util.*;public class Skiing {static int[][] directions = {{1, 0}, {-1, 0}, {0, 1}, {0, -1}};static int[][] grid, dp;static int rows, cols;public static int longestSkiPath(int[][] matrix) {if (matrix == null || matrix.length == 0) return 0;rows = matrix.length;cols = matrix[0].length;grid = matrix;dp = new int[rows][cols];int maxPath = 0;for (int i = 0; i < rows; i++) {for (int j = 0; j < cols; j++) {maxPath = Math.max(maxPath, dfs(i, j));}}return maxPath;}private static int dfs(int i, int j) {if (dp[i][j] != 0) return dp[i][j]; // 记忆化:避免重复计算int maxLength = 1; // 初始长度for (int[] dir : directions) {int x = i + dir[0], y = j + dir[1];if (x >= 0 && x < rows && y >= 0 && y < cols && grid[x][y] < grid[i][j]) {maxLength = Math.max(maxLength, 1 + dfs(x, y));}}dp[i][j] = maxLength;return maxLength;}public static void main(String[] args) {int[][] matrix = {{9, 8, 7},{6, 5, 4},{3, 2, 1}};System.out.println("最长滑雪路径长度: " + longestSkiPath(matrix)); // 输出 9}
}
🔹 3. 代码讲解
dfs(i, j)
递归查找(i, j)
位置的最长路径。dp[i][j]
记忆化存储 计算过的路径,避免重复计算。- 四个方向搜索,如果高度下降,则递归搜索。
✅ 时间复杂度:O(n × m)(避免重复计算)。
📖 三、斐波那契数列(Fibonacci)
题目描述: 斐波那契数列定义如下:
F(n)=F(n−1)+F(n−2),F(0)=0,F(1)=1F(n) = F(n-1) + F(n-2), \quad F(0) = 0, \quad F(1) = 1
求 F(n)
。
🔹 1. 代码实现(记忆化搜索版)
import java.util.*;public class FibonacciMemoization {static Map<Integer, Long> memo = new HashMap<>();public static long fibonacci(int n) {if (n == 0) return 0;if (n == 1) return 1;if (memo.containsKey(n)) return memo.get(n);long result = fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);memo.put(n, result);return result;}public static void main(String[] args) {System.out.println("Fibonacci(50): " + fibonacci(50)); // 输出很快}
}
✅ 时间复杂度:O(n),避免 O(2^n)
的指数级递归。
📖 四、蓝桥杯真题:2021省赛 - 冰雹数
题目描述: 冰雹数列定义如下:
Hail(n) = n / 2
(如果n
是偶数)。Hail(n) = 3n + 1
(如果n
是奇数)。- 继续计算直到
n = 1
,求Hail(n)
的长度。
示例
输入: 10
输出: 7
🔹 1. 代码实现(记忆化搜索)
import java.util.*;public class HailstoneSequence {static Map<Integer, Integer> memo = new HashMap<>();public static int hailstoneLength(int n) {if (n == 1) return 1;if (memo.containsKey(n)) return memo.get(n);int next = (n % 2 == 0) ? n / 2 : 3 * n + 1;int length = 1 + hailstoneLength(next);memo.put(n, length);return length;}public static void main(String[] args) {int n = 10;System.out.println("冰雹数列长度: " + hailstoneLength(n)); // 输出 7}
}
🔹 2. 代码讲解
hailstoneLength(n)
递归计算n
的冰雹序列长度。memo
记忆化存储 已计算的n
,避免重复计算。
✅ 时间复杂度:O(n),避免 O(2^n)
级别的计算。
📖 五、总结
1. 记忆化搜索 vs 动态规划
方法 | 优点 | 缺点 |
---|---|---|
记忆化搜索(自顶向下) | 直观,递归写法清晰 | 可能有递归栈溢出 |
动态规划(自底向上) | 迭代方式,减少递归栈使用 | 需要找到最优状态转移方程 |
2. 记忆化搜索应用场景
✅ 斐波那契数列:避免指数级递归。
✅ 最长路径问题(滑雪):存储已访问路径,避免重复计算。
✅ 数论问题(冰雹数):存储已计算结果,避免深度递归。