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惩罚矩阵？动态规划是如何爱上矩阵的

article 2024/12/26 1:03:40

标题：用惩罚矩阵破解动态规划难题——带你一步步实现C++代码

正文：

你是否曾经遇到过这样的挑战：如何高效地计算一个序列中某个子序列的出现次数？当问题变得复杂时，惩罚矩阵可能就是你需要的解锁工具！在这篇文章中，我们不仅会揭示惩罚矩阵在动态规划中的神奇作用，还将提供完整的C++代码示例，帮助你真正掌握这一技巧。

动态规划与惩罚矩阵的强强联合

动态规划（DP）是一种解决优化问题的经典方法，但面对复杂约束时，问题常常会变得棘手。这时候，惩罚矩阵可以帮助你在计算中引入额外的代价，从而有效地处理各种约束条件。

惩罚矩阵的基本概念

惩罚矩阵（Penalty Matrix）用于表示在状态转移过程中违反约束条件的额外代价。通过将这些代价纳入计算，你可以更加精准地处理各种复杂问题。

例子分析：字符串中子串出现次数计算

假设你要计算字符串 “ababc” 中子串 “abc” 的出现次数，但要求 “abc” 不能连续出现。我们可以利用动态规划结合惩罚矩阵来解决这个问题。

C++代码实现

接下来，我们通过C++代码来展示如何利用惩罚矩阵解决这个问题。假设 dp[i][j] 表示到达位置 i 时，子串长度为 j 的出现次数，而 penalty[i][j] 记录在特定条件下的额外代价。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>

using namespace std;

int countOccurrencesWithPenalty(const string& s, const string& sub) {
    int n = s.size();
    int m = sub.size();
    vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1, 0));
    vector<vector<int>> penalty(n + 1, vector<int>(m + 1, 0));
    
    // Initial state
    dp[0][0] = 1;

    // Fill DP table
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j <= m; ++j) {
            if (j < m && s[i] == sub[j]) {
                dp[i + 1][j + 1] = dp[i][j] + penalty[i + 1][j + 1];
            }
            dp[i + 1][0] += dp[i][0]; // Accumulate counts when no match
        }
        
        // Handle penalties for continuous matching
        for (int j = 1; j <= m; ++j) {
            if (i >= j - 1 && s.substr(i - j + 1, j) == sub) {
                penalty[i + 1][j] = 1; // Example penalty, adjust as needed
            }
        }
    }

    return dp[n][m];
}

int main() {
    string s = "ababc";
    string sub = "abc";
    int result = countOccurrencesWithPenalty(s, sub);
    cout << "The number of occurrences of \"" << sub << "\" in \"" << s << "\" is: " << result << endl;
    return 0;
}