DP,全称Dynamic Programming(动态规划),其核心思想是将原问题拆解成多个子问题,通过解决子问题来得出原问题的最优解。
通俗点讲,就是用已经解决过的小问题的最优解来推导出大问题的最优解。
在一些dp问题中,我们需要输出最终问题的最优解,这就是dp输出。
例如背包问题中,我们需要输出能够装下的最大价值,即背包问题的最优解。
在dp求解问题过程中,我们通常会使用一个一维或二维数组来记录子问题的最优解,而dp输出就是该数组中某个位置的值,即最终问题的最优解。
以背包问题为例,我们可以使用一个二维数组dp[i][j]来记录前i个物品装在容量为j的背包中的最大价值,最终输出的就是dp[n][m],其中n为物品数量,m为背包容量。
dp状态转移方程是解决dp问题的核心,而dp输出通常也可以从状态转移方程中得出。
以最长公共子序列问题为例,我们可以使用一个二维数组dp[i][j]表示字符串s1前i个字符与字符串s2前j个字符的最长公共子序列长度,状态转移方程为:
if s1[i] == s2[j]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
最终输出则为dp[m][n],其中m、n分别为两个字符串的长度。
总结一下,dp输出是指在求解dp问题时,输出该问题的最优解,通常从一维或二维的dp数组中取得。dp输出与dp状态转移方程密切相关,它是状态转移方程的计算结果,也是dp问题最终的解答。