[英]Dynamic Programming: Smallest cost path through matrix -- memoization?
有沒有一種簡單的方法來記憶結果? 我的動態編程解決方案可能會使用相同的參數多次調用相同的 function。
我認為記憶會增加速度。 但是,我不確定最好的方法是什么。 這是原始的 function,雖然它沒有被記住,但它可以工作:
def dim(M):
rows = len(M)
cols = len(M[0])
return rows, cols
def minimumCostPath(matrix, i=0, j=0, total=0):
r,c = dim(matrix)
if i+1 < r and j+1 < c:
down = matrix[i+1][j]
right = matrix[i][j+1]
return min(minimumCostPath(matrix, i+1, j, total+down),
minimumCostPath(matrix, i, j+1, total+right))
elif i+1 < r:
right = matrix[i+1][j]
return minimumCostPath(matrix, i+1, j, total+right)
elif j+1 < c:
down = matrix[i][j+1]
return minimumCostPath(matrix, i, j+1, total+down)
else:
return total + matrix[0][0]
test = [ [23,70,54],
[86,5,13],
[86,62,77],
[60,37,32],
[88,58,98] ]
total = minimumCostPath(test)
>>>
318
下面是我用零矩陣(嵌套列表)來記憶這個 function 的嘗試。
def solution(matrix):
cache = [[0 for j in range(len(matrix[0]))] for i in range(len(matrix))]
return helper(matrix, cache, i=0, j=0, total=0)
def helper(matrix, cache, i=0, j=0, total=0):
r,c = dim(matrix)
if i+1 < r and j+1 < c:
down = matrix[i+1][j]
right = matrix[i][j+1]
if cache[i+1][j] > 0:
go_down = cache[i+1][j] + down
else:
go_down = helper(matrix, cache, i+1, j, total+down)
cache[i+1][j] = go_down
if cache[i][j+1] > 0 :
go_right = cache[i][j+1] + right
else:
go_right = helper(matrix, cache, i, j+1, total+right)
cache[i][j+1] = go_right
return min(go_down, go_right)
elif i+1 < r:
down = matrix[i+1][j]
if cache[i+1][j] > 0:
go_down = cache[i+1][j] + down
else:
go_down = helper(matrix, cache, i+1, j, total+down)
cache[i+1][j] = go_down
return go_down
elif j+1 < c:
right = matrix[i][j+1]
if cache[i][j+1] > 0 :
go_right = cache[i][j+1] + right
else:
go_right = helper(matrix, cache, i, j+1, total+right)
cache[i][j+1] = go_right
return go_right
else:
return total + matrix[0][0]
solution(test)
兩個問題。
TypeError: '<' not supported between instances of 'NoneType' and 'int'
第 23 行將 go_right 或 go_down 評估為 None,這很奇怪。最后,我知道有一種自下而上的方法,它不使用遞歸,而是迭代地填充表格單元格。 在這一點上,我想知道遞歸解決方案如何利用記憶,而不是從頭開始實現自下而上。
首先,您的錯誤:在其中一個分支中, return go_down
縮進太遠,因此go_down
的非遞歸計算不會返回該值; 相反,它會從 function 的末尾脫落並返回隱式None
就記憶化而言, functools
中有cache
和lru_cache
裝飾器。 上次我使用它(大約 5 年前和許多版本)它有點慢,只對外部數據(磁盤或網絡)真正有用; 您必須衡量它是否對您而言令人滿意。 從那時起,它可能已經改善了很多。
如果您確實需要手動實現緩存(如果functools.cache
裝飾器被證明太慢),那么緩存分離的模式可能會更好,以避免混合關注點:
minimumCostPath_cache = {}
def minimumCostPath(matrix, i=0, j=0):
try:
return minimumCostPath_cache[i, j]
except KeyError:
result = minimumCostPath_cache[i, j] = minimumCostPath_raw(matrix, i, j)
return result
def minimumCostPath_raw(matrix, i=0, j=0):
...
為避免全局變量和具有不同矩陣的調用相互干擾,您可以在 class 中執行此操作:
class MinimumCostPath:
def __init__(self, matrix):
self.cache = {}
self.matrix = matrix
def calculate(self, i=0, j=0):
try:
return self.cache[i, j]
except KeyError:
result = self.cache[i, j] = self.calculate_uncached(i, j)
return result
def calculate_uncached(self, i=0, j=0):
...
如果您有 Python 3.9,請了解@cache
裝飾器以實現無憂記憶
@cache
def factorial(n):
return n * factorial(n-1) if n else 1
>>> factorial(10) # no previously cached result, makes 11 recursive calls
3628800
>>> factorial(5) # just looks up cached value result
120
>>> factorial(12) # makes two new recursive calls, the other 10 are cached
479001600
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None, typed=False)
def minimumCostPath(matrix, i=0, j=0):
r,c = len(M), len(M[0])
if i+1 < r and j+1 < c:
down = matrix[i+1][j]
right = matrix[i][j+1]
return min(minimumCostPath(matrix, i+1, j) + down,
minimumCostPath(matrix, i, j+1) + right)
elif i+1 < r:
right = matrix[i+1][j]
return minimumCostPath(matrix,i+1, j) + right
elif j+1 < c:
down = matrix[i][j+1]
return minimumCostPath(matrix,i, j+1) + down
else:
return matrix[0][0]
將總參數移出並使用 lru_cache 保存以前的 function 調用。 它有 8 次安打,15 次未命中,目前尺寸為 15。
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