这里主要是较为详细地理解动态规划的思想,思考一些高质量的案例,同时也响应如下这么一句口号: “迭代(regression)是人,递归(recursion)是神!” Video series for Dynamic Programming   Planning a company party Ref: http://mypathtothe4.blogspot.com.au/2013/03/dynamic-programming-company-party.html Naive Recursive…

作者:Dumitru 出处:http://community.topcoder.com/tc?module=Static&d1=tutorials&d2=dynProg An important part of given problems can be solved with the help of dynamic programming (DP for short). Being able to tackle problems of this type would greatly in…

目录 概 主要内容 Lam R, Willcox K, Wolpert D H, et al. Bayesian Optimization with a Finite Budget: An Approximate Dynamic Programming Approach[C]. neural information processing systems, 2016: 883-891. @article{lam2016bayesian, title={Bayesian Optimization w…

“就是迭代,被众人说得这么玄乎" “之所以归为优化,是因为动态规划本质是一个systemetic bruce force" “因为systemetic,所以比穷举好了许多,就认为是优化的功绩咯" 不等长活动的安排 活动不等长,安排利用率最高的活动安排. T(n) 不一定是最大,所以,最后要找出Table中的T(1)->T(n)中最大的,即是最优的. 最长递增子序列 给定一个长度为N的数组,找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续,但是顺序不能乱). 例如:给定一个长度为…

2018-01-12 22:50:06 一.优化问题 优化问题用数学的角度来分析就是去求一个函数或者说方程的极大值或者极小值,通常这种优化问题是有约束条件的,所以也被称为约束优化问题. 约束优化问题(亦译为受约束的最优化问题)是一类数学最优化问题,它由目标函数以及与目标函数中的变量相关的约束条件两部分组成,优化过程则为在约束条件下最优化(最大化或最小化)目标函数. 经典的优化问题: 最短路问题 旅行商问题(TSP) 装箱问题 调度问题 背包问题 了解并熟练掌握这些经典的优化问题会对以后遇到的新的…

March 26, 2013 作者:Hawstein 出处:http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 声明:本文采用以下协议进行授权: 自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0 ,转载请注明作者及出处. 前言 本文翻译自TopCoder上的一篇文章: Dynamic Programming: From novice to advanced ,并非严格逐字逐句翻译,其中加入了自己的…

转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4603173.html Dynamic Programming的Programming指的不是程序而是一种表格法.我们知道,分治法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将他们组合起来,求出原问题的解.而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,动态规划方法对每个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算. 动态规划方…

http://julialang.org/ julia | source | downloads | docs | blog | community | teaching | publications | gsoc | juliacon | rss Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language for technical computing, with syntax that is familiar to…

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We began our study of algorithmic techniques with greedy algorithms, which in some sense form the most natural approach to algorithm design. Faced with a new computational problem, we've seen that it's not hard to propose multiple possible greedy alg…