当初の公開：
最初に問題を見てみましょう：
a、b、c、nはすべて正の整数、非負の整数x、y、zはax + by + cz = nを満たし、min {x + y + z}を見つけます。
直感的なアルゴリズムは次のとおりです。x、y、zを列挙した後、min {x + y + z}を見つけます。ただし、これは最良のアルゴリズムではありません。この記事を読んだ後、動的計画法を使用してこの問題を解決できます。
動的計画法を紹介する前に、まずT社の筆記試験の質問を見てみましょう。
順列と組み合わせを研究した人は、直接それを行うことができるはずです：C（12,5）-C（6,3）* C（6,2）
結果は次のとおりです：492
順列と組み合わせを忘れてしまった友達もいるので、どうすればいいですか？あなたはそれを機械的に行うことを検討することができます。以下に示すように、法則を見つけましょう。
ポイントXからポイントYまでのメソッドの数がf（X、Y）であるとすると、次のようになります。
f（M、B）= 1
f（N、B）= 1
f（E、B）= f（M、B）= 1
f（C、B）= f（M、B）+ f（N、B）= 2
f（D、B）= f（E、B）+ f（C、B）= 3
点Bを（0,0）の原点として、a [i] [j]を点（i、j）から点Bに移動する方法の数としてとると、漸化式を簡単に取得できます。
a [i] [j] = a [i] [j-1] + a [i-1] [j]
その中で、iとjはどちらも0より大きい。iまたはjが0であるという境界条件は、一目でわかる。また、Pは図の特別な点であることに注意してください。筆記試験場では、上記の漸化式を使ってこの質問をすると、せいぜい3分しかかかりません。
問題の規模が大きくなると、再帰式で計算するのは非常に面倒ですが、コンピューターの場合は、これらの定期的な計算に最適です。次に、コンピューターに次の計算をさせます。
package main
import "fmt"
func main() {
a := [6][8]int {};
for j := 1; j < 8; j++ {
a[0][j] = 1 // first row
}
for i := 1; i < 6; i++{
a[i][0] = 1 // first column
}
// B point a[0][0] = 0
for i := 1; i < 6; i++ {
for j := 1; j < 8; j++ {
a[i][j] = a[i-1][j] + a[i][j-1]
if i == 2 && j == 4 {
a[i][j] = 0 // P point
}
}
}
fmt.Println(a[6-1][8-1]) // A point
}結果は次のとおりです：492
これまでのところ、動的計画法（動的計画法）を感じていませんが、動的計画法とは何ですか？動的計画法は、最適な意思決定プロセスを解決するプロセスであり、経済、軍事、自動化などの分野で広く使用されています。動的計画法の本質は再帰ですが、一部の動的計画問題では、再帰が明確ではなく、再帰関係を構築するのに多大な労力を要します。
最後に、記事の冒頭にある質問を見てみましょう。動的計画法の再帰式は次のとおりです。f（n）= min {f（na）+ 1、f（nb）+ 1、f（nc）+ 1}、ここで、f（n）はnのスケールでmin {x + y + z}です。さらに、境界条件に注意を払う必要があります。
ダイナミックプランニングは、面接の必見のコンテンツです。求職者にとっては、よりダイナミックなプランニング思考を訓練し、自分の気持ちを見つける必要があります。動的計画法の内容については、まず話しましょう。