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Yudong Jin
2026-03-30 07:30:15 +08:00
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commit d7b2277d2b
1444 changed files with 83312 additions and 8363 deletions
@@ -0,0 +1,41 @@
/*
* File: climbing_stairs_backtrack.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* バックトラッキング */
fn backtrack(choices: &[i32], state: i32, n: i32, res: &mut [i32]) {
// 第 n 段に到達したら、方法数を 1 増やす
if state == n {
res[0] = res[0] + 1;
}
// すべての選択肢を走査
for &choice in choices {
// 枝刈り: 第 n 段を超えないようにする
if state + choice > n {
continue;
}
// 試行: 選択を行い、状態を更新
backtrack(choices, state + choice, n, res);
// バックトラック
}
}
/* 階段登り:バックトラッキング */
fn climbing_stairs_backtrack(n: usize) -> i32 {
let choices = vec![1, 2]; // 1 段または 2 段上ることを選べる
let state = 0; // 第 0 段から上り始める
let mut res = Vec::new();
res.push(0); // res[0] を使って方法数を記録する
backtrack(&choices, state, n as i32, &mut res);
res[0]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let n: usize = 9;
let res = climbing_stairs_backtrack(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
}
@@ -0,0 +1,33 @@
/*
* File: climbing_stairs_constraint_dp.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 制約付き階段登り:動的計画法 */
fn climbing_stairs_constraint_dp(n: usize) -> i32 {
if n == 1 || n == 2 {
return 1;
};
// 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![-1; 3]; n + 1];
// 初期状態:最小部分問題の解をあらかじめ設定
dp[1][1] = 1;
dp[1][2] = 0;
dp[2][1] = 0;
dp[2][2] = 1;
// 状態遷移:小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
for i in 3..=n {
dp[i][1] = dp[i - 1][2];
dp[i][2] = dp[i - 2][1] + dp[i - 2][2];
}
dp[n][1] + dp[n][2]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let n: usize = 9;
let res = climbing_stairs_constraint_dp(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
}
@@ -0,0 +1,29 @@
/*
* File: climbing_stairs_dfs.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 検索 */
fn dfs(i: usize) -> i32 {
// dp[1] と dp[2] は既知なので返す
if i == 1 || i == 2 {
return i as i32;
}
// dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
let count = dfs(i - 1) + dfs(i - 2);
count
}
/* 階段登り:探索 */
fn climbing_stairs_dfs(n: usize) -> i32 {
dfs(n)
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let n: usize = 9;
let res = climbing_stairs_dfs(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
}
@@ -0,0 +1,37 @@
/*
* File: climbing_stairs_dfs_mem.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* メモ化探索 */
fn dfs(i: usize, mem: &mut [i32]) -> i32 {
// dp[1] と dp[2] は既知なので返す
if i == 1 || i == 2 {
return i as i32;
}
// dp[i] の記録があれば、それをそのまま返す
if mem[i] != -1 {
return mem[i];
}
// dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]
let count = dfs(i - 1, mem) + dfs(i - 2, mem);
// dp[i] を記録する
mem[i] = count;
count
}
/* 階段登り:メモ化探索 */
fn climbing_stairs_dfs_mem(n: usize) -> i32 {
// mem[i] は第 i 段まで上る方法の総数を記録し、-1 は未記録を表す
let mut mem = vec![-1; n + 1];
dfs(n, &mut mem)
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let n: usize = 9;
let res = climbing_stairs_dfs_mem(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
}
@@ -0,0 +1,48 @@
/*
* File: climbing_stairs_dp.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 階段登り:動的計画法 */
fn climbing_stairs_dp(n: usize) -> i32 {
// dp[1] と dp[2] は既知なので返す
if n == 1 || n == 2 {
return n as i32;
}
// 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![-1; n + 1];
// 初期状態:最小部分問題の解をあらかじめ設定
dp[1] = 1;
dp[2] = 2;
// 状態遷移:小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
for i in 3..=n {
dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];
}
dp[n]
}
/* 階段登り:空間最適化した動的計画法 */
fn climbing_stairs_dp_comp(n: usize) -> i32 {
if n == 1 || n == 2 {
return n as i32;
}
let (mut a, mut b) = (1, 2);
for _ in 3..=n {
let tmp = b;
b = a + b;
a = tmp;
}
b
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let n: usize = 9;
let res = climbing_stairs_dp(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
let res = climbing_stairs_dp_comp(n);
println!("{n} 段の階段を上る方法は全部で {res} 通り");
}
@@ -0,0 +1,75 @@
/*
* File: coin_change.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* コイン両替:動的計画法 */
fn coin_change_dp(coins: &[i32], amt: usize) -> i32 {
let n = coins.len();
let max = amt + 1;
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![0; amt + 1]; n + 1];
// 状態遷移:先頭行と先頭列
for a in 1..=amt {
dp[0][a] = max;
}
// 状態遷移: 残りの行と列
for i in 1..=n {
for a in 1..=amt {
if coins[i - 1] > a as i32 {
// 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
dp[i][a] = dp[i - 1][a];
} else {
// 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さい方
dp[i][a] = std::cmp::min(dp[i - 1][a], dp[i][a - coins[i - 1] as usize] + 1);
}
}
}
if dp[n][amt] != max {
return dp[n][amt] as i32;
} else {
-1
}
}
/* コイン交換:空間最適化後の動的計画法 */
fn coin_change_dp_comp(coins: &[i32], amt: usize) -> i32 {
let n = coins.len();
let max = amt + 1;
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![0; amt + 1];
dp.fill(max);
dp[0] = 0;
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for a in 1..=amt {
if coins[i - 1] > a as i32 {
// 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
dp[a] = dp[a];
} else {
// 硬貨 i を選ばない場合と選ぶ場合の小さい方
dp[a] = std::cmp::min(dp[a], dp[a - coins[i - 1] as usize] + 1);
}
}
}
if dp[amt] != max {
return dp[amt] as i32;
} else {
-1
}
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let coins = [1, 2, 5];
let amt: usize = 4;
// 動的計画法
let res = coin_change_dp(&coins, amt);
println!("目標金額にするために必要な最小硬貨枚数は {res}");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = coin_change_dp_comp(&coins, amt);
println!("目標金額にするために必要な最小硬貨枚数は {res}");
}
@@ -0,0 +1,64 @@
/*
* File: coin_change_ii.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* コイン両替 II:動的計画法 */
fn coin_change_ii_dp(coins: &[i32], amt: usize) -> i32 {
let n = coins.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![0; amt + 1]; n + 1];
// 先頭列を初期化する
for i in 0..=n {
dp[i][0] = 1;
}
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for a in 1..=amt {
if coins[i - 1] > a as i32 {
// 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
dp[i][a] = dp[i - 1][a];
} else {
// コイン i を選ばない場合と選ぶ場合の和
dp[i][a] = dp[i - 1][a] + dp[i][a - coins[i - 1] as usize];
}
}
}
dp[n][amt]
}
/* コイン両替 II:空間最適化した動的計画法 */
fn coin_change_ii_dp_comp(coins: &[i32], amt: usize) -> i32 {
let n = coins.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![0; amt + 1];
dp[0] = 1;
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for a in 1..=amt {
if coins[i - 1] > a as i32 {
// 目標金額を超えるなら硬貨 i は選ばない
dp[a] = dp[a];
} else {
// コイン i を選ばない場合と選ぶ場合の和
dp[a] = dp[a] + dp[a - coins[i - 1] as usize];
}
}
}
dp[amt]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let coins = [1, 2, 5];
let amt: usize = 5;
// 動的計画法
let res = coin_change_ii_dp(&coins, amt);
println!("目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は {res}");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = coin_change_ii_dp_comp(&coins, amt);
println!("目標金額を作る硬貨の組み合わせ数は {res}");
}
@@ -0,0 +1,145 @@
/*
* File: edit_distance.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 編集距離:総当たり探索 */
fn edit_distance_dfs(s: &str, t: &str, i: usize, j: usize) -> i32 {
// s と t がともに空なら 0 を返す
if i == 0 && j == 0 {
return 0;
}
// s が空なら t の長さを返す
if i == 0 {
return j as i32;
}
// t が空なら s の長さを返す
if j == 0 {
return i as i32;
}
// 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(j - 1) {
return edit_distance_dfs(s, t, i - 1, j - 1);
}
// 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
let insert = edit_distance_dfs(s, t, i, j - 1);
let delete = edit_distance_dfs(s, t, i - 1, j);
let replace = edit_distance_dfs(s, t, i - 1, j - 1);
// 最小編集回数を返す
std::cmp::min(std::cmp::min(insert, delete), replace) + 1
}
/* 編集距離:メモ化探索 */
fn edit_distance_dfs_mem(s: &str, t: &str, mem: &mut Vec<Vec<i32>>, i: usize, j: usize) -> i32 {
// s と t がともに空なら 0 を返す
if i == 0 && j == 0 {
return 0;
}
// s が空なら t の長さを返す
if i == 0 {
return j as i32;
}
// t が空なら s の長さを返す
if j == 0 {
return i as i32;
}
// 記録済みなら、それをそのまま返す
if mem[i][j] != -1 {
return mem[i][j];
}
// 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(j - 1) {
return edit_distance_dfs_mem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
}
// 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
let insert = edit_distance_dfs_mem(s, t, mem, i, j - 1);
let delete = edit_distance_dfs_mem(s, t, mem, i - 1, j);
let replace = edit_distance_dfs_mem(s, t, mem, i - 1, j - 1);
// 最小編集回数を記録して返す
mem[i][j] = std::cmp::min(std::cmp::min(insert, delete), replace) + 1;
mem[i][j]
}
/* 編集距離:動的計画法 */
fn edit_distance_dp(s: &str, t: &str) -> i32 {
let (n, m) = (s.len(), t.len());
let mut dp = vec![vec![0; m + 1]; n + 1];
// 状態遷移:先頭行と先頭列
for i in 1..=n {
dp[i][0] = i as i32;
}
for j in 1..m {
dp[0][j] = j as i32;
}
// 状態遷移: 残りの行と列
for i in 1..=n {
for j in 1..=m {
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(j - 1) {
// 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1];
} else {
// 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
dp[i][j] =
std::cmp::min(std::cmp::min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]), dp[i - 1][j - 1]) + 1;
}
}
}
dp[n][m]
}
/* 編集距離:空間最適化した動的計画法 */
fn edit_distance_dp_comp(s: &str, t: &str) -> i32 {
let (n, m) = (s.len(), t.len());
let mut dp = vec![0; m + 1];
// 状態遷移:先頭行
for j in 1..m {
dp[j] = j as i32;
}
// 状態遷移:残りの行
for i in 1..=n {
// 状態遷移:先頭列
let mut leftup = dp[0]; // dp[i-1, j-1] を一時保存する
dp[0] = i as i32;
// 状態遷移:残りの列
for j in 1..=m {
let temp = dp[j];
if s.chars().nth(i - 1) == t.chars().nth(j - 1) {
// 2 つの文字が等しければ、その 2 文字をそのままスキップする
dp[j] = leftup;
} else {
// 最小編集回数 = 挿入・削除・置換の 3 操作における最小編集回数 + 1
dp[j] = std::cmp::min(std::cmp::min(dp[j - 1], dp[j]), leftup) + 1;
}
leftup = temp; // 次の反復の dp[i-1, j-1] に更新する
}
}
dp[m]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let s = "bag";
let t = "pack";
let (n, m) = (s.len(), t.len());
// 全探索
let res = edit_distance_dfs(s, t, n, m);
println!("{s}{t} に変更するには最小で {res} 回の編集が必要");
// メモ化探索
let mut mem = vec![vec![0; m + 1]; n + 1];
for row in mem.iter_mut() {
row.fill(-1);
}
let res = edit_distance_dfs_mem(s, t, &mut mem, n, m);
println!("{s}{t} に変更するには最小で {res} 回の編集が必要");
// 動的計画法
let res = edit_distance_dp(s, t);
println!("{s}{t} に変更するには最小で {res} 回の編集が必要");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = edit_distance_dp_comp(s, t);
println!("{s}{t} に変更するには最小で {res} 回の編集が必要");
}
@@ -0,0 +1,113 @@
/*
* File: knapsack.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 0-1 ナップサック:総当たり探索 */
fn knapsack_dfs(wgt: &[i32], val: &[i32], i: usize, c: usize) -> i32 {
// すべての品物を選び終えたか、ナップサックに残り容量がなければ、価値 0 を返す
if i == 0 || c == 0 {
return 0;
}
// ナップサック容量を超える場合は、入れない選択しかできない
if wgt[i - 1] > c as i32 {
return knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c);
}
// 品物 i を入れない場合と入れる場合の最大価値を計算する
let no = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c);
let yes = knapsack_dfs(wgt, val, i - 1, c - wgt[i - 1] as usize) + val[i - 1];
// 2つの案のうち価値が大きいほうを返す
std::cmp::max(no, yes)
}
/* 0-1 ナップサック:メモ化探索 */
fn knapsack_dfs_mem(wgt: &[i32], val: &[i32], mem: &mut Vec<Vec<i32>>, i: usize, c: usize) -> i32 {
// すべての品物を選び終えたか、ナップサックに残り容量がなければ、価値 0 を返す
if i == 0 || c == 0 {
return 0;
}
// 既に記録があればそのまま返す
if mem[i][c] != -1 {
return mem[i][c];
}
// ナップサック容量を超える場合は、入れない選択しかできない
if wgt[i - 1] > c as i32 {
return knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c);
}
// 品物 i を入れない場合と入れる場合の最大価値を計算する
let no = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c);
let yes = knapsack_dfs_mem(wgt, val, mem, i - 1, c - wgt[i - 1] as usize) + val[i - 1];
// 2 つの案のうち価値が大きい方を記録して返す
mem[i][c] = std::cmp::max(no, yes);
mem[i][c]
}
/* 0-1 ナップサック:動的計画法 */
fn knapsack_dp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
let n = wgt.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![0; cap + 1]; n + 1];
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for c in 1..=cap {
if wgt[i - 1] > c as i32 {
// ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
dp[i][c] = dp[i - 1][c];
} else {
// 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
dp[i][c] = std::cmp::max(
dp[i - 1][c],
dp[i - 1][c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1],
);
}
}
}
dp[n][cap]
}
/* 0-1 ナップサック:空間最適化後の動的計画法 */
fn knapsack_dp_comp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
let n = wgt.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![0; cap + 1];
// 状態遷移
for i in 1..=n {
// 逆順に走査する
for c in (1..=cap).rev() {
if wgt[i - 1] <= c as i32 {
// 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
dp[c] = std::cmp::max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
}
}
}
dp[cap]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let wgt = [10, 20, 30, 40, 50];
let val = [50, 120, 150, 210, 240];
let cap: usize = 50;
let n = wgt.len();
// 全探索
let res = knapsack_dfs(&wgt, &val, n, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
// メモ化探索
let mut mem = vec![vec![0; cap + 1]; n + 1];
for row in mem.iter_mut() {
row.fill(-1);
}
let res = knapsack_dfs_mem(&wgt, &val, &mut mem, n, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
// 動的計画法
let res = knapsack_dp(&wgt, &val, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = knapsack_dp_comp(&wgt, &val, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
}
@@ -0,0 +1,52 @@
/*
* File: min_cost_climbing_stairs_dp.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
use std::cmp;
/* 階段登りの最小コスト:動的計画法 */
fn min_cost_climbing_stairs_dp(cost: &[i32]) -> i32 {
let n = cost.len() - 1;
if n == 1 || n == 2 {
return cost[n];
}
// 部分問題の解を保存するために dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![-1; n + 1];
// 初期状態:最小部分問題の解をあらかじめ設定
dp[1] = cost[1];
dp[2] = cost[2];
// 状態遷移:小さい部分問題から大きい部分問題へ順に解く
for i in 3..=n {
dp[i] = cmp::min(dp[i - 1], dp[i - 2]) + cost[i];
}
dp[n]
}
/* 階段昇りの最小コスト:空間最適化後の動的計画法 */
fn min_cost_climbing_stairs_dp_comp(cost: &[i32]) -> i32 {
let n = cost.len() - 1;
if n == 1 || n == 2 {
return cost[n];
};
let (mut a, mut b) = (cost[1], cost[2]);
for i in 3..=n {
let tmp = b;
b = cmp::min(a, tmp) + cost[i];
a = tmp;
}
b
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let cost = [0, 1, 10, 1, 1, 1, 10, 1, 1, 10, 1];
println!("入力された階段コストのリストは {:?}", &cost);
let res = min_cost_climbing_stairs_dp(&cost);
println!("階段を上り切る最小コストは {res}");
let res = min_cost_climbing_stairs_dp_comp(&cost);
println!("階段を上り切る最小コストは {res}");
}
@@ -0,0 +1,120 @@
/*
* File: min_path_sum.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 最小経路和:全探索 */
fn min_path_sum_dfs(grid: &Vec<Vec<i32>>, i: i32, j: i32) -> i32 {
// 左上のセルなら探索を終了する
if i == 0 && j == 0 {
return grid[0][0];
}
// 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す
if i < 0 || j < 0 {
return i32::MAX;
}
// 左上から (i-1, j) および (i, j-1) までの最小経路コストを計算する
let up = min_path_sum_dfs(grid, i - 1, j);
let left = min_path_sum_dfs(grid, i, j - 1);
// 左上隅から (i, j) までの最小経路コストを返す
std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize]
}
/* 最小経路和:メモ化探索 */
fn min_path_sum_dfs_mem(grid: &Vec<Vec<i32>>, mem: &mut Vec<Vec<i32>>, i: i32, j: i32) -> i32 {
// 左上のセルなら探索を終了する
if i == 0 && j == 0 {
return grid[0][0];
}
// 行または列のインデックスが範囲外なら、コスト +∞ を返す
if i < 0 || j < 0 {
return i32::MAX;
}
// 既に記録があればそのまま返す
if mem[i as usize][j as usize] != -1 {
return mem[i as usize][j as usize];
}
// 左と上のセルからの最小経路コスト
let up = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i - 1, j);
let left = min_path_sum_dfs_mem(grid, mem, i, j - 1);
// 左上から (i, j) までの最小経路コストを記録して返す
mem[i as usize][j as usize] = std::cmp::min(left, up) + grid[i as usize][j as usize];
mem[i as usize][j as usize]
}
/* 最小経路和:動的計画法 */
fn min_path_sum_dp(grid: &Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
let (n, m) = (grid.len(), grid[0].len());
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![0; m]; n];
dp[0][0] = grid[0][0];
// 状態遷移:先頭行
for j in 1..m {
dp[0][j] = dp[0][j - 1] + grid[0][j];
}
// 状態遷移:先頭列
for i in 1..n {
dp[i][0] = dp[i - 1][0] + grid[i][0];
}
// 状態遷移: 残りの行と列
for i in 1..n {
for j in 1..m {
dp[i][j] = std::cmp::min(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]) + grid[i][j];
}
}
dp[n - 1][m - 1]
}
/* 最小経路和:空間最適化後の動的計画法 */
fn min_path_sum_dp_comp(grid: &Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
let (n, m) = (grid.len(), grid[0].len());
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![0; m];
// 状態遷移:先頭行
dp[0] = grid[0][0];
for j in 1..m {
dp[j] = dp[j - 1] + grid[0][j];
}
// 状態遷移:残りの行
for i in 1..n {
// 状態遷移:先頭列
dp[0] = dp[0] + grid[i][0];
// 状態遷移:残りの列
for j in 1..m {
dp[j] = std::cmp::min(dp[j - 1], dp[j]) + grid[i][j];
}
}
dp[m - 1]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let grid = vec![
vec![1, 3, 1, 5],
vec![2, 2, 4, 2],
vec![5, 3, 2, 1],
vec![4, 3, 5, 2],
];
let (n, m) = (grid.len(), grid[0].len());
// 全探索
let res = min_path_sum_dfs(&grid, n as i32 - 1, m as i32 - 1);
println!("左上から右下までの最小経路和は {res}");
// メモ化探索
let mut mem = vec![vec![0; m]; n];
for row in mem.iter_mut() {
row.fill(-1);
}
let res = min_path_sum_dfs_mem(&grid, &mut mem, n as i32 - 1, m as i32 - 1);
println!("左上から右下までの最小経路和は {res}");
// 動的計画法
let res = min_path_sum_dp(&grid);
println!("左上から右下までの最小経路和は {res}");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = min_path_sum_dp_comp(&grid);
println!("左上から右下までの最小経路和は {res}");
}
@@ -0,0 +1,60 @@
/*
* File: unbounded_knapsack.rs
* Created Time: 2023-07-09
* Author: codingonion (coderonion@gmail.com)
*/
/* 完全ナップサック問題:動的計画法 */
fn unbounded_knapsack_dp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
let n = wgt.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![vec![0; cap + 1]; n + 1];
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for c in 1..=cap {
if wgt[i - 1] > c as i32 {
// ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
dp[i][c] = dp[i - 1][c];
} else {
// 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
dp[i][c] = std::cmp::max(dp[i - 1][c], dp[i][c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
}
}
}
return dp[n][cap];
}
/* 完全ナップサック問題:空間最適化後の動的計画法 */
fn unbounded_knapsack_dp_comp(wgt: &[i32], val: &[i32], cap: usize) -> i32 {
let n = wgt.len();
// dp テーブルを初期化
let mut dp = vec![0; cap + 1];
// 状態遷移
for i in 1..=n {
for c in 1..=cap {
if wgt[i - 1] > c as i32 {
// ナップサック容量を超えるなら品物 i は選ばない
dp[c] = dp[c];
} else {
// 品物 i を選ばない場合と選ぶ場合の大きい方
dp[c] = std::cmp::max(dp[c], dp[c - wgt[i - 1] as usize] + val[i - 1]);
}
}
}
dp[cap]
}
/* Driver Code */
pub fn main() {
let wgt = [1, 2, 3];
let val = [5, 11, 15];
let cap: usize = 4;
// 動的計画法
let res = unbounded_knapsack_dp(&wgt, &val, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
// 空間最適化後の動的計画法
let res = unbounded_knapsack_dp_comp(&wgt, &val, cap);
println!("ナップサック容量を超えない最大価値は {res}");
}