直奔主題
演算法題是在面試過程中考察候選人邏輯思維能力、手寫程式碼能力的一種方式,因為有一句古話說的好:“說一千道一萬,不如寫段程式碼看一看”。
今天我們就來個單刀直入,直奔主題,從一個真實面試題到底怎麼爬樓梯
來聊一聊演算法中的動態規劃
。
面試真題
小明家有一樓梯共有10級臺階,每次可以爬1級或2級,問小明爬到第10級臺階,一共有多少種走法?
為什麼是“小明”呢?這是個奇怪的問題~
真題分析
很多同學在第一次遇到這個爬樓梯的問題可能會比較懵
,不知道該如何來解決。我們首先需要做的就是尋找這個問題的關鍵點:每次只能爬1級或2級
。
遞迴思想
小明每次只能爬1級或2級,那麼對於爬到第10級臺階來說,最後一次操作為走1級(此時處於第9級臺階上)或走2級(此時處於第8級臺階上)。
假定我們有個表示式f可以來計算到達某階臺階的走法,那麼對於第10階來說,這個表示式就應該為:f(10) = f(9) + f(8)
。
對於這個表示式,是不是有種瞬間回到那初、高中的年代~
按如上規則,再次考慮,爬到第9級臺階時,最後一次操作為走1級(此時處於第8級臺階上)或走2級(此時處於第7級臺階上),此處的表示式為:f(9) = f(8) + f(7)
。
......
依次處理,當爬到第3級臺階時,計算的表示式就是f(3) = f(2) + f(1)
。
那爬到第2級臺階有幾種方式呢:每次走1級或者一次走2級,也就是一共有2種走法,f(2) = 2
。
爬到第1級臺階的方式肯定只有一種:走1級,f(1) = 1
。
按我們的思考邏輯,相關程式碼如下:
/**
* @method climbStairs
* @description 爬樓梯
* @param {number} n 樓梯臺階數
* @return {number} 一共有多少種走法
*/
function climbStairs (n) {
if (n === 1) { return 1 };
if (n === 2) { return 2 };
let num = 0;
num = climbStairs(n - 1) + climbStairs(n - 2);
return num;
}
// 呼叫函式,輸出結果
let num = climbStairs(10);
console.log(num); // 89
Congratulations~我們已經完成啦,得到了正確的結果。
就在你滿臉微笑、志得意滿的向面試官講解思路的時候,面試官十有八九會一副老狐狸得逞的樣子,繼續問你,假如n的值比較大的,如40之類的,上面定義的climbStairs
的執行效能如何。
我們來看下執行的效能:
測試程式碼如下:
console.time();
let num = climbStairs(40);
console.log(num);
console.timeEnd()
我的mac配置如下:
MacBook Pro
處理器:2.5 GHz 四核Intel Core i7
記憶體: 16GB
連續執行三次資料如下:
序號 | 結果 | 執行時間 |
---|---|---|
1 | 165580141 | 811.077ms |
2 | 165580141 | 817.025ms |
3 | 165580141 | 814.803ms |
注:在執行過程中有卡頓,不是瞬間輸出,如果執行的是```climbStairs(100)```,你應該會瞬間聽到風扇啟動的嗚嗚聲
遞迴思想優化
在上面程式碼climbStairs
的基礎上我們來進行優化處理。我們仔細分析程式碼的執行流程,就會發現有很多重複計算的地方,比如說f(5)
就會在f(6-1)
、f(7-2)
時被重複計算,這就浪費了時間和效能。
那我們就選擇使用空間換時間的策略,設定物件numbers
,儲存爬到某級臺階的結果,避免重複計算,numbers
物件的結果如下:
let numbers = {
1: 1,
2: 2
}
優化後程式碼如下:
/**
* @method climbStairs
* @description 爬樓梯
* @param {number} n 樓梯臺階數
* @return {number} 一共有多少種走法
*/
function climbStairs (n) {
// 儲存計算的結果,key(臺階) : num(走法)
let numbers = {
1: 1,
2: 2
};
let tmpClimbStairs = function (n) {
// 已存在的資料,直接返回,不再重新計算
if (numbers[n]) {
return numbers[n];
}
// 不存在的資料,進行計算
let num = tmpClimbStairs(n - 1) + tmpClimbStairs(n - 2);
// 計算完成後,存放如numbers中,下次可以直接使用
numbers[n] = num;
// 返回結果
return num;
}
// 計算結果
let num = tmpClimbStairs(n);
// 返回結果
return num;
}
相同環境下,我們再來執行測試,連續執行三次資料如下:
序號 | 結果 | 執行時間 |
---|---|---|
1 | 165580141 | 7.100ms |
2 | 165580141 | 7.478ms |
3 | 165580141 | 6.260ms |
消耗的時間竟然相差百倍之多,It's amazing!說明我們使用空間換時間的策略是正確的。
執行結果幾乎是瞬間輸出的,執行如絲襪奶茶般順滑~此時此刻你可以再次執行climbStairs(100)
來體驗下絕對的效能飆升!
這道面試題處理成這樣已經是非常OK的了,但是如果你已經感到徹底滿足,為自己的聰明才智感到驕傲了,你就會聽到面試官可愛(恨)的聲音傳來:”還有別的方法或效能更好的方法來實現嗎?“
是不是心中一口老血想噴出來面試官是不是故意的,是不是在針對我
哈哈,不慌不慌,小場面~
遞迴與遞推
遞迴與遞推是兩種不同的看待、分析問題的思路。
遞迴
:自頂向下的處理邏輯,有相應的臨界點(終止遞迴的點);
遞推
:自底向上的處理邏輯,到達目標點結束。
遞推思想
我們重新使用遞推
的方式再來看這個問題。
-
爬到第1級臺階,有1種方式。
f(1) = 1
; -
爬到第2級臺階,有2種方式:每次1級或1次2級。
f(2) = 2
; -
爬到第3級臺階的情況呢?
不要忘了我們之前分析的關鍵點:每次只能1級或2級,
對於第3級臺階來說,可以是從第1級臺階出發也可以是從第2級臺階出發,
所以f(3) = f(2) + f(1)
-
同理可得爬到第4級臺階的情況,
f(4) = f(3) + f(2)
我們得出一個結論:對於第N(N > 2)級臺階,其表示式為f(N) = f(N-1) + f(N-2)
。那麼我們在結算的過程中,每次都記錄下f(N-1)
和f(N-2)
的值,逐級遷移這個值,就可以得到f(N)
了。
現在climbStairs
程式碼如下:
/**
* @method climbStairs
* @description 爬樓梯
* @param {number} n 樓梯臺階數
* @return {number} 一共有多少種走法
*/
function climbStair (n) {
// 通過觀察,我們可只第1級和第2級都是返回對應的n
if (n <= 2) {
return n;
} else {
// 對於n > 2的情況
let i = 1; // 初始存放第1級臺階的走法,對應的是f(N-2)
let j = 2; // 初始存放第2級臺階的走法,對應的是f(N-1);
// 定義走法num
let num;
// 從第3級開始,執行迴圈操作
for (let k = 3; k <= n; k++) {
// f(N) = f(N-1) + f(N-2)
num = i + j;
// 同時移動
// 將f(N-1)的值給f(N-2)
i = j;
// 將當前值給f(N-1)
j = num;
}
// 返回結果
return num;
}
}
這一次我們直接在時間複雜度上降低了,變成了
O(N)
,執行起來更加是和那啥一樣,流暢、順滑~
我們來看下測試效果,連續執行三次測試結果如下:
序號 | 結果 | 執行時間 |
---|---|---|
1 | 165580141 | 6.570ms |
2 | 165580141 | 6.647ms |
3 | 165580141 | 6.658ms |
相對於
遞迴
的實現方式,遞推
的實現從時間複雜度上更低,執行也會更高效~
此時此刻,這個爬樓梯的問題終於是回答圓滿了,這個時候面試官看你就會像丈母孃看女婿一樣,怎麼看怎麼可愛
。
動態規劃的演算法問題有很多種不同的形式,爬樓梯是其中的一種。在這裡胡哥要給大家留一道面試題啦,看看大家對動態規劃是不是有了深刻的理解。
面試真題如下:
你是一個有信仰的強盜,有一排房屋等待你去搶劫,在搶劫中不能相鄰的房屋不能搶,只能間隔一個或多個房屋進行搶劫,房屋中錢財都是非負整數,資料格式如下:[3, 4, 5, 2, 1, 1]
,請計算出你能搶到的最大金額是多少。
這個強盜相當有信仰,竟然不都搶走~
歡迎各位小夥伴留言,談談你對動態規劃的理解,留下這道面試題的答案,一起來探討交流~
後記
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