原文:动态规划——DP算法(Dynamic Programing)

一 斐波那契数列 递归VS动态规划 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 n ,当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满。 斐波那契数列 动态规划实现 python语言 自底向上 动态规划 将需要重复计算的问题保存起来,不需要下次重新计算。对于斐波那契数列,算法复杂度为O n 。 方法概要 构造一个公式,它表示一个问题的解是与它 ...

2019-03-11 11:38 0 4801 推荐指数:

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动态规划算法Dynamic Programming,简称 DP

动态规划算法Dynamic Programming,简称 DP) 浅谈动态规划 动态规划算法Dynamic Programming,简称 DP)似乎是一种很高深莫测的算法,你会在一些面试或算法书籍的高级技巧部分看到相关内容,什么状态转移方程,重叠子问题,最优子结构等高大上的词汇也可能让 ...

Sat Jun 29 20:01:00 CST 2019 0 1075
算法--动态规划dp

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 ...

Sun Jul 14 23:47:00 CST 2019 0 416
动态规划DP算法

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 ...

Wed Jul 18 02:35:00 CST 2018 1 12184
转【算法动态规划(一)】动态规划DP)详解

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 ...

Wed Apr 19 21:31:00 CST 2017 1 8077
递归(recursion)和动态规划dpdynamic programming)的区别

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。 ...

Tue Feb 19 18:39:00 CST 2019 0 2032
由Leetcode详解算法动态规划DP

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 ...

Wed Dec 05 22:21:00 CST 2018 0 1592
DP算法动态规划算法

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 ...

Fri Oct 01 01:47:00 CST 2021 0 189
DP动态规划)总结

前言 动态规划是很重要的一个知识点,大大小小的比赛总会有一两道DP题,足以说明动态规划的重要性。 动态规划主要是思想,并没有固定的模板,那么,怎么判断题目是不是动态规划呢? DP题一般都会满足三个条件:子问题重叠、无后效性、最优子结构性质。 动态规划把原问题看作若干个重叠子问题,每个子问题 ...

Thu Aug 29 17:28:00 CST 2019 0 567
 
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