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发信人: hhh (hhh), 信区: ACMICPC
标  题: 动态规划的状态表示(三)
发信站: 荔园晨风BBS站 (2005年04月22日22:09:59 星期五), 站内信件

发信人: splutter (呆子), 信区: ACMICPC
标  题: 动态规划的状态表示(三)
发信站: 逸仙时空 Yat-sen Channel (Tue Jun 26 10:14:33 2001), 站内信件

                                        中国科技大学计算机系----黄浩达

四、多路径问题的状态表示

  动态规划是一个非常高效的算法,但是对于一些问题它并不是一个理想的算法
,这里面的原因很多,最主要的原因是它的维数障碍。
下面就多路径问题来说明这点。

问题四:
   存在一个数字梯形,最上层有m个数字,最底层有n个数字,每一层比上一层
多一个数字,共有n-m+1层数字,如图是m=2, n=4的数字梯形。从顶到底有多条路
径,每一步可沿左斜线向下或沿右斜线向下。路径所经过的数字之和称为路径得分
,从顶到底的m条不相交路径的得分总和称为m条路径得分,求出最小的m路径得分


    2 3 2 3
  3 4 5 3 4 5
9 1 9 1 9 1 9 1
最小的m路径得分=15

  显然,这个问题与问题一极其类似。

  如果m=1, 那就是问题一所要解决的问题。

  如果m=2, 与问题一采取的方法类似,可以用D[x,y,z]描述两条路径到达第x层
y、z两个位置的总得分。状态转移方程是
D[x,y,z] = Max{D[x-1,y,z],D[x-1,y,z-1],D[x-1,y-1,z],D[x-1,y-1,z-1]}
+A[x,y]+A[x,z],
D[1,y,z] = A[1,y]+A[1,z]

  当m>=3时,可以采取类似m=2采用的状态表示。
在状态转移方程中,第x层的得分只取决与x-1层的得分,利用这个性质,实现时只
要用两个循环数组,空间复杂度为O(nm)。

  当m恒定时,空间复杂度随n呈多项式变化。当n恒定时,随着m的增大空间复杂
度呈指数形式增长。
比如n=100 ,
当 m=2时,需要104 byte;
当 m=3时,需要106 byte;
当 m=4时,需要108 byte;

  我们看到当m=3时,基本的堆空间就不够存储了。在这个问题中,空间需要增长
极为迅速,同时时间复杂度也是指数阶的。目前动态规划无法有效地处理这类问题
,科学家把动态规划这样的缺点称为动态规划的维数障碍。它是两方面的,包括空
间和时间, 但是在空间要求方面的障碍显得特别突出。

  不论从空间上还是时间上考虑,动态规划的维数障碍是难以克服的,这就在很
大程度上限制了动态规划的应用。所以,我们必须寻找其他的方法来解决这类问题
。就这道题而言,网络流是一个高效的算法。我们可以用最小费用流来解决问题,
流网络大致构造如下:
把数字梯形看成是有向图,对任意数字U看成两个顶点u1、u2,容量c(u1,u2)=1, 费
用g(u1,u2)=U。若数字U沿对角线可到达数字V,则 c(u2,v1)=1, g(u2,v1)=0; 增加
超级源s, 对于第一层数字U分成的顶点u1, c(s,u1)=1, g(s,u1)=0; 增加超级汇t
,对于最底层顶点U分成的顶点u2, c(u2,t)=1,g(u2,t)=0; 其他顶点之间的容量为
0。

五、总结
  动态规划实现并不复杂,适用于许多问题,在解决一般问题时是我们首选的算
法之一。但是,动态规划的数学模型的建立不是件容易的事,其中最困难也最重要
的是状态表示。通过以上分析,我们看到:
1、动态规划的状态表示描述的子问题必须满足最优子结构性质,否则无法建立正
确的动态规划模型。
2、同一问题可能存在多种正确状态表示方法,它们对应的动态规划算法的性能各
把数字梯形看成是有向图,对任意数字U看成两个顶点u1、u2,容量c(u1,u2)=1, 费
用g(u1,u2)=U。若数字U沿对角线可到达数字V,则 c(u2,v1)=1, g(u2,v1)=0; 增加
超级源s, 对于第一层数字U分成的顶点u1, c(s,u1)=1, g(s,u1)=0; 增加超级汇t
,对于最底层顶点U分成的顶点u2, c(u2,t)=1,g(u2,t)=0; 其他顶点之间的容量为
0。

五、总结
  动态规划实现并不复杂,适用于许多问题,在解决一般问题时是我们首选的算
法之一。但是,动态规划的数学模型的建立不是件容易的事,其中最困难也最重要
的是状态表示。通过以上分析,我们看到:
1、动态规划的状态表示描述的子问题必须满足最优子结构性质,否则无法建立正
确的动态规划模型。
2、同一问题可能存在多种正确状态表示方法,它们对应的动态规划算法的性能各
不相同,从中选择高效的状态表示是动态规划优化的一个重要内容。
3、对同一状态表示而言,优化它的实现方法对改进动态规划性能很有意义。
4、在应用动态规划方法解决问题时,应先估计问题的时间、空间,如果问题存在
维数障碍,那么动态规划的状态表示很难满足较大规模问题的空间要求, 我们必
须另寻其他方法。


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※ 来源:.逸仙时空 Yat-sen Channel bbs.zsu.edu.cn.[FROM: 192.168.3.73]
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※ 来源:·荔园晨风BBS站 bbs.szu.edu.cn·[FROM: 192.168.32.153]


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