谷歌的这道经典题，为何成为面试者绕不开的“噩梦”

动态规划在初学者看来似乎是一种高深莫测的算法。刷一道动规题，想必同学们都有这样的体验：

可以用动规，但没（想）有（不）必（出）要（来），暴力解之……然后一看答案，为什么这么简单？怎么想到这种解法的？

于是动规就成了很多人求职路上的“拦路虎”和绕不开的“噩梦”。

题型众多，如何判断动规题

来看一道谷歌面试中的经典动规题。

丢鸡蛋问题

有一个 n 层的建筑。如果一个鸡蛋从第 k 层及以上落下，它会碎掉。如果从低于这一层的任意层落下，都不会碎。

现有 m 个鸡蛋，用最坏的情况下实验次数最少的方法去找到 k, 返回最坏情况下所需的实验次数。

LintCode 链接： https://www.lintcode.com/problem/drop-eggs-ii/description

这道题光是理解题意就难倒了很多同学，什么叫“最坏”情况？什么又叫实验次数“最少”？

这也是动规题的第一个难点，因为动规适用题型众多，又没有固定模板。所以解决动态规划问题，首先要判断是否需要用到动态规划。

可以使用动态规划的问题一般都遵循一些特点，比如提问的方式一般是：

1. 计数

有多少种方式走到右下角有多少种方法选出 K 个数使得和是 Sum

2. 求最大最小值

从左上角到右小角路径的最大数字和最长上升子序列长度

3. 求存在性

取石子游戏，先手是否必胜能不能选出 K 个数字使得和是 Sum 所以对于这类最优解问题，往往可以先尝试动态规划的方法。这就需要我们首先找到构成最优问题的最优子问题，然后确定状态转移方程，问题便迎刃而解了。

4 步轻松搞定 99%的动规题

然而对于初学者来说，DP 状态、状态转移方程这些概念又让人摸不着头脑，很多同学纷纷弃坑。

其实任何算法的学习都有它的规律和套路，只要掌握好出题规律和解题套路，再加上大量的刷题练习，搞定动规并不是什么难事。

就像侯卫东老师在《动态规划专题班》总结的动规4 步解题思路：

• 1.确定状态是什么
• 2.状态转移方程是什么
• 3.状态的初始值是什么
• 4.问题要求的最后答案是什么

按照这套思路一步一步走下去，基本可以搞定 99%的动规题。

做出动规题，大厂不难进

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