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。 可以使用动态规划求解的问题一般有如下的两个特征: 有最优子结构 optimal substructure 即待解决问题的最优解能够通 ...
2018-12-05 14:21 0 1592 推荐指数:
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 ...
动态规划(dynamic progromming) 将一个复杂的问题分解成若干个子问题,通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解 动态规划会将每个求解过的子问题的解记录下来,这样下一次碰到同样的子问题时,就可以直接使用之前记录的结果,而不是重复计算 可以用递归或者递推的写法实现 ...
参考https://blog.csdn.net/libosbo/article/details/80038549 动态规划是求解决策过程最优化的数学方法。利用各个阶段之间的关系,逐个求解,最终求得全局最优解,需要确认原问题与子问题、动态规划状态、边界状态、边界状态结值、状态转移方程 ...
一、斐波那契数列(递归VS动态规划) 1、斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满。 2、斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 ...
蒟蒻大佬时隔三个月更新了!!拍手拍手 而且是更新了几篇关于DP的文章(RioTian狂喜) 现在赶紧复习一波树形DP.... 树形DP基础:Here,CF上部分树形DP练习题:Here \[QAQ \] 在学习树形DP之前,我们先要搞清楚一个问题,什么是树 ...
Leetcode之动态规划(DP)专题-983. 最低票价(Minimum Cost For Tickets) 在一个火车旅行很受欢迎的国度,你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里,你要旅行的日子将以一个名为 days 的数组给出。每一项是一个从 1 到 365 的整数 ...
斐波那契数列 1. 爬楼梯 2. 强盗抢劫 3. 强盗在环形街区抢劫 4. 信件错排 5. 母牛生产 矩阵路径 1. 矩阵的最小路径和 2. 矩阵的 ...
前几天做leetcode的算法题很多题都提到了动态规划算法,那么什么是动态规划算法,它是什么样的思想,适用于什么场景,就是我们今天的主题。 首先我们提出所有与动态规划有关的算法文章中都会提出的观点: 将一个问题拆成几个子问题,分别求解这些子问题,即可推断出大问题的解。 什么都不了解的话看到这句 ...