议题:动态规划(Dynamic Programming) 分析: DP主要用于解决包含重叠子问题(Overlapping Subproblems)的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存最简单子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解,由于需 要查询子问题的解,所以需要一个表格记录子问题的解:DP仅适用于最优子结构问题(Optimal Substructure),也就是局部最优解相当于(或者近似于)全局最优解: 对于原问题而言,当递归地自顶向下对问题进行求解时,每次产生的…

转自:http://janfan.cn/chinese/2015/01/21/dynamic-programming.html 动态规划(Dynamic Programming,以下简称dp)是算法设计学习中的一道槛,适用范围广,但不易掌握. 笔者也是一直不能很好地掌握dp的法门,于是这个寒假我系统地按着LRJ的<算法竞赛入门经典>来学习算法,对dp有了一个比过往都更系统＼更深入的理解,并在这里写出来与大家分享. 笔者着重描述的是从穷举到dp的算法演进,并从中获取dp解法的思路,并给出多种思考…

动态规划 一.动态规划 动态规划(Dynamic Programming)是一种设计的技巧,是解决多阶段决策过程最优化问题的通用方法. 基本思想:将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解(这部分与分治法相似).与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到的子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大…

动态规划(Dynamic Programming, DP)是一种用来解决一类最优化问题的算法思想,简单来使,动态规划是将一个复杂的问题分解成若干个子问题,或者说若干个阶段,下一个阶段通过上一个阶段的结果来推导出,为了避免重复计算,必须把每阶段的计算结果保存下来,方便下次直接使用. 动态规划有递归和递推两种写法.一个问题必须拥有重叠子问题和最优子结构才能使用动态归来来解决,即一定要能写出一个状态转移方程才能使用动态规划来解决. 最大连续子序列和: 令状态dp[i]表示以A[i]作为末尾的连续序列的…

详解动态规划(Dynamic Programming)& 背包问题 引入 有序号为1~n这n项工作,每项工作在Si时间开始,在Ti时间结束.对于每项工作都可以选择参加与否.如果选择了参与,那么自始至终都必须全程参与.此外,参与不同工作的时间段不能重叠.目标是参与尽可能多的工作,问最多能参与多少项工作? 这个问题乍一看有点棘手,由于每项工作间有时间段的重叠问题,而导致可能选了某个工作后接下去的几个选不了了.所以并不是简单地从起始时间开始,每次在可选的工作中选最早遇上的会达到最优. 事实上,不从遍历…

Dynamic Programming   Dynamic Programming是五大常用算法策略之一,简称DP,译作中文是"动态规划",可就是这个听起来高大上的翻译坑苦了无数人,因为看完这个算法你可能会觉得和动态规划根本没太大关系,它对"动态"和"规划"都没有太深的体现.   举个最简单的例子去先浅显的理解它,有个大概的雏形,找一个数组中的最大元素,如果只有一个元素,那就是它,再往数组里面加元素,递推关系就是,当你知道当前最大的元素,只需要拿…

浅入动态规划 dynamic programming is a method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 最近进行动态规划的学习,看到了一个很好的例子,现在把它记录下来仅供自我知识梳理 1. 从一个生活问题谈起 作者:阮行止 先来看看生活中经常遇到的事吧--假设您是个土豪,身上带了足够的1.5.10.20.50.100元面值的钞票.现在您的目…

introduction 大部分书籍介绍"动态规划"时,都会从"菲波纳切数列"讲起. 菲波纳切数列 递归解法 C++ 代码如下 unsigned long int fib(const int n) { switch (n) { case 0: return 0; case 1: return 1; default: return fib(n - 1) + fib(n - 2); } } DP 解决 DP 问题的关键因素之一,是要找出问题递归方程,然后就好解了. 菲波…

动态规划在很多情况下可以降低代码的空间时间复杂度. 判断一道问题能否应用动态规划,需要关注问题是否具有最优子结构,当前规模的问题的解在之前问题的解里面,还要注意的是要满足无后效性的原则.随后就是寻找递归方程.通常使用一维数组,二维数组,甚至三维数组来存储不同规模问题的解,一些情况下也可以使用 O(1) 的空间来存储解,具体要视递归方程而定.以leetcode几个问题为例. leetcode 53. Maximum Subarray Find the contiguous subarray wit…

动态规划三大重要概念:最优子结构,边界,状态转移公式(问题规模降低,如问题由 n 的规模降低为 n−1 或 n−2 及二者之间的关系): 0. 爬台阶 F(n)⇒F(n−1)+F(n−2) F(n−1),F(n−2) 即是 F(n) 的最优子问题: F(1)=1,F(2)=2 是问题的边界: F(n)=F(n−1)+F(n−2) 则是问题的状态转移公式: 1. 数列快速求和和矩阵快速乘法 1+2+⋯+n==(1+⋯+n2)+((n2+1)+⋯+(n2+n2))2⋅(1+⋯+n2)+n2⋅n2 也…