动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题,这里子问题可也以叫做状态;以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题,并且小问题具有最优子结构 最优子结构:问题的最优解 ...
一 动态规划基础 虽然我们在 一 中讨论过动态规划的装配线问题,但是究竟什么时候使用动态规划 那么我们就要清楚动态规划方法的最优化问题中的两个要素:最优子结构和重叠子问题。 最优子结构 如果问题的一个最优解包含了子问题的最优解,则该问题具有最优子结构。当一个问题具有最优子结构的时候,我们就可能要用到动态规划 贪心策略也是有可能适用的 。 寻找最优子结构时,可以遵循一种共同的模式: a 问题的一个解 ...
2018-02-18 09:45 0 2874 推荐指数:
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题,这里子问题可也以叫做状态;以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题,并且小问题具有最优子结构 最优子结构:问题的最优解 ...
还拿斐波那契函数举例: 递归: 而动态规划: 看完,是不是觉得和迭代很像?没错 这里,动态规划和迭代在实现上是一样的。(其他地方可能就不一样。。) 。总结:能用动态规划或者迭代,就不用递归,因为递归太耗堆栈了。效率不高。 ...
一般来说,一个问题如果能用动态规划方法求解,必须满足无后效性原则和最优子结构。 【1】最优子结构:对于多阶段决策问题,如果每一个阶段的最优决策序列的子序列也是最优的,且决策序列具有“无后效性”,就可以将此决策方法理解为最优子结构。 【2】无后效性:动态规划法的最优解通常是由一系列最优决策组成 ...
最长公共子序列问题又称LCS问题(longest common subsequence problem) 问题描述: 给你两个字符串str1和str2,它们之间可能存在公有子序列,子序列和子串的区别是:子序列不要求连续,只需要按照顺序出现就好,子串则要求连续: 例如:SIMPLE ...
这篇文章主要用来记录我对《算法导论》 贪心算法一章中的“活动选择问题”的动态规划求解和贪心算法求解 的思路和理解。 主要涉及到以下几个方面的内容: ①什么是活动选择问题---粗略提下,详细请参考《算法导论》 ②活动选择问题的DP(Dynamic programming)求解--DP求解问题 ...
一.最长公共子序列问题(LCS问题) 给定两个字符串A和B,长度分别为m和n,要求找出它们最长的公共子序列,并返回其长度。例如: A = "HelloWorld" B = "loop" 则A与B的最长公共子序列为 "loo",返回的长度为3。此处只给出动态规划的解法:定义子问题 ...
问题描述: 设有n个活动的集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源,如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。每个活动i都有一个要求使用该资源的起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi。如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi)内占用资源 ...
递归和动态规划 算法视频QQ_1603159172 从Triangle这个问题说起: 题目: Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent ...