动态规划算法(java)

1、动态规划算法

　　众所周知，递归算法时间复杂度很高为（2^n），而动态规划算法也可以解决此类问题，动态规划的算法的时间复杂度为（n^2）。动态规划算法是以空间置换时间的解决方式，一开始理解起来可能比较困难，本身画画也许明白了不少。

 

2、动态规划算法分析

     先举个例子：

　　

       {7,0,0,0,0},{3,8,0,0,0},{8,1,0,0,0},{2,7,4,4,0},{4,5,2,6,5} 这个二维数组，求一下，顶层到底层，只能经过两端来相加的最大值（也就是说这棵树的最长路径）。

分析：

（1）第一步：有底层向上层算起，由于这是一个金字塔的形状，底层向上算起，就能够最终到一个值，这个值就是最大值，

 

（2）每一层相加，而后比较取最大数。即：

3、代码实现

 @Test
    public void test2(){
        int[][] arr={
            {7,0,0,0,0},
            {3,8,0,0,0},
            {8,1,0,0,0},
            {2,7,4,4,0},
            {4,5,2,6,5}
        };

        int max = maxSumNew(arr,5);
        System.out.println(max);
    }


 /**
     * 动态规划
     * @param arr
     * @param n
     * @param
     * @return
     */
    public int maxSumNew(int arr[][],int n){

        if(arr==null){
            return 0;
        }
        int[][] max = new int[n][n];
        for(int i = n-1; i >=0; i--){
            for(int j = 0; j <= i; j++){
                if(i==n-1){
                    max[n-1][j] = arr[n-1][j];
                }else{
                    max[i][j] = Math.max(max[i+1][j],max[i+1][j+1]) + arr[i][j];
                }
            }
        }
        return max[0][0];
    }

 

 

以上是小弟的总结，若是有不正确的地方，还请大牛指正。

参考url：http://blog.csdn.net/baidu_28312631/article/details/47418773