数据结构和算法—动态规划

数据结构和算法—动态规划

我一直最想作的就是机器学习，因此也都是在报机器学习的岗位，在BAT三家公司中，其实仍是要讲百度吧，由于阿里在一面的时候就挂了，给个人理由是我投错了岗位(据面试官讲我应该去投算法岗，但我投的是数据挖掘)，后来我在想，其实还就是我没能达到她的语气要求；腾讯就别讲了，连面试都没收到(听说这个岗位不招咱们学校的)，这可能就是个猜想吧。重点说说百度的笔试和面试吧，单纯从技术上来说，由于我在作机器学习嘛，百度仍是我最心仪的公司。此次百度的招聘分为笔试 面试(三个技术面 Hr面)，我挂在了最后一个技术面上，先来讲说武汉的笔试吧，固然笔试题我作得仍是蛮开心的，由于最后一道证实题能够说仍是我平时的强项吧，面试中，前两面都还好，面得比较基础，包括基本的数据结构，算法，而后是机器学习的算法理解，不一样算法之间的对比，这也正是我平时作的一些工做，这样的过程仍是蛮舒服的，整个流程下来，我以为问题不是很大。最后一关就是不少实际的项目问题，因为我本身平时项目较少，加之本身的导师不是作机器学习的，没作过具体的机器学习相关项目，只是将算法学习的比较全。
    我写以上的东西也是给找工做的朋友一个建议，也是给本身一个醒目的教训，多去实践，因此这段时间我仍是会努力更新个人博客，固然不彻底是前面的机器学习算法，如今将包括更多的东西，我会把我如今在作的项目也慢慢更新上来，而后又基本的算法的学习材料，但愿关注我博客的朋友，你们一块儿努力，我不是科班出身，可是我但愿你们不吝赐教，有你的帮助我会成长的更快。
    好了，就写到这吧。我想仍是从一些算法开始入手吧，今天仍是来更新一篇动态规划的文章。
1、动态规划的思想
    动态规划(dynamic programming)是一种算法设计的思想，主要是将一个问题划分红几个更小的问题，并对这样更小的问题进行求解，最终获得整个问题的解。有人在想这样的方式和分治法的求解很像。
动态规划：各个子问题不是独立的，他们包含了公共子问题
分治法：一个大问题是被划分红一些独立的子问题，经过递归地求解子问题最终获得整个问题的解
在动态规划法中，与其对交叠的子问题一次一次求解，不如对每一个较小的子问题只求解一次并把结果记录在表中，这样就能从表中获得原始问题的解。举个简单的例子，对于菲波那切数列来讲：

对于这样的递推式，能够把一个复杂的问题分解成几个非独立的子问题，咱们能够采用的方式是记录每一组值，如斐波那契数列的值依次是0,1,1,2,3,5，...。而不须要重复去计算。
2、用动态规划求解二项式系数
二项式系数问题是一个求解的问题。咱们有以下的递推式：

要计算的值，咱们须要记录到之间的值。动态规划的核心思想就是要找到这样的递推式，而后构建这样的存储空间去记录中间的值，避免重复计算。最简单的方式是利用数组去记录。数据分析师培训
如上的问题能够用下面的Java代码实现：
[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到个人代码片
package org.algorithm.dynamicprogramming;  
 
 
 
public class CalculateDemo {  
     
    public static int calBinomial(int n, int k) {  
        int C[][] = new int[n 1][k 1];  
        for (int i = 0; i <= n; i ) {  
            for (int j = 0; j <= minValue(i, k); j ) {  
                if (j == 0 || j == i) {  
                    C[i][j] = 1;  
                } else {  
                    C[i][j] = C[i - 1][j - 1] C[i - 1][j];  
                }  
            }  
        }  
        return C[n][k];  
    }  
 
    // 返回较小的值  
    public static int minValue(int i, int k) {  
        return (i <= k ? i : k);  
    }  
 
    public static void main(String args[]) {  
        int n = 10;  
        int k = 5;  
        System.out.println(calBinomial(n, k));  
    }  
 
}