动态规划----数字三角形问题

题目：

　　在数字三角形中寻找一条从顶部到底边的路径，使得路径上所经过的数字之和最大。路径上的每一步都只能往左下或右下走。只需要求出这个最大和即可，不必给出具体路径。三角形的行数大于1小于等于100，数字为 0 - 99。
　　输入格式：

5 //表示三角形的行数 接下来输入三角形
    7
   3 8
  8 1 0
 2 7 4 4
4 5 2 6 5

　　要求输出最大和。

思路分析：

　　这里的递归和记忆型递归都很容易理解，递归和记忆型递归都是自顶向下，动规则是自底向上，由小规模向上推。

　　这里写dp方程的时候有一个思路，那就是依赖谁先求谁，这里依赖的是下一步的最大值，于是我们就可以先求出下一步的最大值，然后往上递推求出我们最终需要的值。我们可以用二维数组存储从最后一行开始每个路径的结果。

　　那有些题目有空间大小的限制，这里就涉及到另一种技巧，滚动数组，滚动数组就是把本身需要保留的结果，但是利用过后直接用下一次的结果给覆盖掉，这样的一个数组就是滚动数组。

　　滚动数组是DP中的一种编程思想。简单的理解就是让数组滚动起来，每次都使用固定的几个存储空间，来达到压缩，节省存储空间的作用。起到优化空间，主要应用在递推或动态规划中（如01背包问题）。因为DP题目是一个自底向上的扩展过程，我们常常需要用到的是连续的解，前面的解往往可以舍去。所以用滚动数组优化是很有效的。利用滚动数组的话在N很大的情况下可以达到压缩存储的作用。

代码：

import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.Scanner;

public class 数字三角形 {
	public static void main(String[] args) {
//		 int[][] triangle = {
//		 {7},
//		 {3, 8},
//		 {8, 1, 0},
//		 {2, 7, 4, 4},
//		 {4, 5, 2, 6, 5},
//		 {4, 5, 2, 6, 5, 7},
//		 {4, 13, 12, 88, 6, 6, 5},
//		 {3, 8, 7, 11, 9, 22, 66, 3},
//		 };
//		 Instant now = Instant.now();
//		 System.out.println(maxSumUsingRecursive(triangle, 0, 0));
//		 System.out.println("持续时间为：" +
//				 Duration.ofMillis(Instant.now().toEpochMilli() -
//				 now.toEpochMilli()).getSeconds());
//		 
//		 
//		 now = Instant.now();
//		 System.out.println(maxSumUsingMemory(triangle, 0, 0, new int[8][8]));
//		 System.out.println("持续时间为：" +
//				 Duration.ofMillis(Instant.now().toEpochMilli() -
//				 now.toEpochMilli()).getSeconds());
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		int n = sc.nextInt();
		int[][] triangle = new int[n][];
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			triangle[i] = new int[i + 1];
			for (int j = 0; j < i + 1; j++) {
				triangle[i][j] = sc.nextInt();
			}
		}
		System.out.println(maxSumUsingDp(triangle, 0, 0));
	}

	/**
	 * @param triangle 数字三角形           
	 * @param i 起点行号            
	 * @param j 起点列号         
	 * @return 计算出的最大和
	 */
	public static int maxSumUsingRecursive(int[][] triangle, int i, int j) {
		int rowIndex = triangle.length;
		if (i == rowIndex - 1) {
			return triangle[i][j];
		} else {
			// 顶点的值+max(左侧支路的最大值，右侧支路的最大值)
			return triangle[i][j]
					+ Math.max(maxSumUsingRecursive(triangle, i + 1, j), maxSumUsingRecursive(triangle, i + 1, j + 1));
		}
	}

	/**
	 * 记忆型递归
	 */
	public static int maxSumUsingMemory(int[][] triangle, int i, int j, int[][] map) {
		int rowIndex = triangle.length;
		int value = triangle[i][j];
		if (i == rowIndex - 1) {
		} else {
			// 缓存有值，便不递归
			int v1 = map[i + 1][j];
			if (v1 == 0) {
				v1 = maxSumUsingMemory(triangle, i + 1, j, map);
			}
			// 缓存有值，便不递归
			int v2 = map[i + 1][j + 1];
			if (v2 == 0) {
				v2 = maxSumUsingMemory(triangle, i + 1, j + 1, map);
			}
			value = value + Math.max(v1, v2);
		}
		// 放入缓存
		map[i][j] = value;
		return value;
	}

	// 滚动数组
	public static int maxSumUsingDp(int[][] triangle, int i, int j) {
		int rowCount = triangle.length;// 行数
		int columnCount = triangle[rowCount - 1].length;// 最后一行的列数
		int[] dp = new int[columnCount];
		for (int k = 0; k < columnCount; k++) {
			dp[k] = triangle[rowCount - 1][k];// 初始化最后一行
		}

		for (int k = rowCount - 2; k >= 0; k--) {
			for (int l = 0; l <= k; l++) {
				dp[l] = triangle[k][l] + Math.max(dp[l], dp[l + 1]);
			}
		}
		return dp[0];
	}
}

结果：

　　路径为：7 3 8 7 5。

动态规划----数字三角形问题

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