一、基本概念 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process ...

因为最近一段时间接触了一些Leetcode上的题目，发现许多题目的解题思路相似，从中其实可以了解某类算法的一些应用场景。 这个随笔系列就是我尝试的分析总结，希望也能给大家一些启发。 动态规划的基本概念 一言以蔽之，动态规划就是将大问题分成小问题，以迭代的方式求解。 可以使用动态规划 ...

1. 算法思想： 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。动态规划实际上是一类题目的总称，并不是指某个固定的算法。动态规划的意义就是通过采用递推（或者分而治之）的策略，通过解决大问题的子问题从而解决 ...

一、动态规划算法 　　众所周知，递归算法时间复杂度很高为（2^n），而动态规划算法也能够解决此类问题，动态规划的算法的时间复杂度为（n^2）。动态规划算法是以空间置换时间的解决方式，一开始理解起来可能比较困难，自己画画也许明白了很多。 二、动态规划算法分析 先举个 ...

【动态规划杂记】状态+转移 参考：夜深人静写算法（二） - 动态规划 核心：划分阶段-状态表示-状态转移方程。 复杂度：状态数O(n^t)，转移O(n^e)，则称为tD/eD问题。 1.最优化问题和方案数问题常考虑DP，特定数问题不考虑DP。 2.断层思想：划分状态，从计算过的状态去答案 ...

动态规划 1.概念 动态规划常用于的一个问题就是求最值， 比如说最常见的求最长递增子序列啊等待。 其实动态规划的问题核心仍然是穷举，想一下求最值，那最可能的就是把所有结果列出来，谁最大要谁。 动态规划大部分是自底向上的，所以也就脱离了递归，更多的是采用for循环的迭代； 动态规划的典型 ...

1. 介绍 动态规划典型的被用于优化递归算法，因为它们倾向于以指数的方式进行扩展。动态规划主要思想是将复杂问题（带有许多递归调用）分解为更小的子问题，然后将它们保存到内存中，这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们。 要理解动态规划的概念，我们需要熟悉一些主题 ...

终于来到了算法设计思想中最有趣的这部分，在去年的google笔试中，7道算法设计题有2道动态规划（Dynamic Programming）。看了这么久的算法，这部分也是唯一感觉到了比较难的地方，从这篇文章开始，将花连续的篇幅来讨论一些对动态规划的认识和其中的问题。这包括一些例子：计算二项式 ...