滚动数组

滚动数组的作用在于优化空间，主要应用在递推或动态规划中（如01背包问题）。因为DP题目是一个自底向上的扩展过程，我们常常需要用到的是连续的解，前面的解往往可以舍去。所以用滚动数组优化是很有效的。利用滚动数组的话在N很大的情况下可以达到压缩存储的作用。

一个简单的例子：

斐波那契数列：

一般代码：

 

[cpp] view
plaincopy

#include  

#include  

using namespace std;  

int Fib[25];  

  

int fib(int n)  

{  

    Fib[0] = 0;  

    Fib[1] = 1;  

    Fib[2] = 1;  

    for(int i = 3; i <= n; ++i)  

        Fib[i] = Fib[i - 1] + Fib[i - 2];  

    return Fib
;  

}  

  

int main()  

{  

    int ncase, n, ans;  

    scanf("%d", &ncase);  

    while(ncase--)  

    {  

        scanf("%d", &n);  

        ans = fib(n);  

        printf("%d\n", ans);  

    }  

    return 0;  

}  

利用滚动数组优化后代码为：

 

 

[cpp] view
plaincopy

   

#include  

using namespace std;  

int Fib[3];  

  

int fib(int n)  

{  

    Fib[1] = 0;   

    Fib[2] = 1;  

    for(int i = 2; i <= n; ++i)  

    {  

        Fib[0] = Fib[1];   

        Fib[1] = Fib[2];  

        Fib[2] = Fib[0] + Fib[1];  

    }  

    return Fib[2];  

}  

  

int main()  

{  

    int ncase, n, ans;  

    scanf("%d", &ncase);  

    while(ncase--)  

    {  

        scanf("%d", &n);  

        ans = fib(n);  

        printf("%d\n", ans);  

    }  

    return 0;  

}          

滚动数组实际是一种节省空间的办法，时间上没啥优势，多用于DP中，举个例子吧： 

 

 

一个DP，平常如果需要1000×1000的空间，其实根据DP的无后效性，可以开成2×1000，然后通过滚动，获得和1000×1000一样的效果。滚动数组常用于DP之中，在DP过程中，我们在由一个状态转向另一个状态时，很可能之前存储的某些状态信息就已经无用了，例如在01背包问题中，从理解角度讲我们应开DP[i][j]的二维数组，第一维我们存处理到第几个物品，也就是阶段了，第二维存储容量，但是我们获得DP[i],只需使用DP[i
- 1]的信息，DP[i -
k],k>1都成了无用空间，因此我们可以将数组开成一维就行，迭代更新数组中内容，滚动数组也是这个原理，目的也一样，不过这时候的问题常常是不可能缩成一维的了，比如一个DP[i][j]需要由DP[i
- 1 ][k],DP[i - 2][k]决定，i<=
100000000;显然缩不成一维,正常我们应该开一个DP[100000005][11]的数组，结果很明显，超内存，其实我们只要开DP[3][11]就够了DP[i%3][j]由DP[(i
- 1)%3][k]和DP[(i - 2)%3][k]决定，空间复杂度差别巨大。