2026/1/10 11:51:10
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计数动态规划#xff08;Counting Dynamic Programming#xff09;#xff0c;简称计数DP#xff0c;是动态规划#xff08;DP#xff09;中专门用于解决计数问题的一类方法。其核心目标是通过定义合适的状态和状态转移方程#xff0c;高效地计算出满足…计数动态规划详解计数动态规划Counting Dynamic Programming简称计数DP是动态规划DP中专门用于解决计数问题的一类方法。其核心目标是通过定义合适的状态和状态转移方程高效地计算出满足特定条件的方案总数而不仅仅是找到最优解。计数DP广泛应用于组合数学、概率统计、算法设计等领域例如计算路径数量、排列组合数、满足约束的方案数等。核心思想计数DP的核心思想与常规DP一致将问题分解为相互关联的子问题并利用子问题的解来高效求解原问题。其关键在于定义状态 (State)定义一个或多个状态变量dp[state]dp[state]dp[state]其值表示在特定条件下达到该状态的所有可能方案总数。状态的设计必须能够完整刻画问题的关键特征。确定状态转移方程 (Transition)建立状态之间的递推关系即如何从一个或多个已知状态的值计算出新的状态值。这通常基于问题的规则或约束条件。初始化边界条件 (Initialization)为最小或最基础的状态赋予初始值。这些值通常是显而易见的例如空集有1种方案。计算顺序 (Order of Computation)确定计算状态的顺序确保在计算当前状态时其所依赖的子状态更小的状态已经被计算出来。这通常涉及从小问题到大问题的递推或使用备忘录的记忆化搜索。求解目标 (Target)最终的目标状态dp[target]dp[target]dp[target]的值即为所求的总方案数。与常规DP的区别目标不同常规DP通常用于求最优值如最大值、最小值而计数DP专注于求方案总数。状态转移方程的操作不同在计数DP中状态转移通常涉及加法操作将各种转移方式对应的方案数累加起来。而在常规DP尤其是求最优值时状态转移通常涉及比较操作如取最大值。初始化可能不同计数DP的边界状态常常初始化为111表示一种空方案或基础方案或000表示不可能。例题环节不见了总结计数动态规划是一种强大的工具用于解决需要计算方案总数的组合优化问题。其核心在于定义状态、建立状态转移方程、初始化边界条件并按正确顺序计算目标状态的值。通过将问题分解为子问题并利用子问题的解计数DP能够避免暴力枚举带来的指数级复杂度实现高效计算。掌握计数DP的关键在于理解其思想并通过练习各种经典模型如路径计数、背包计数、字符串匹配计数等来积累经验。