作为考察范围最广,考察次数最多的算法,当然要开一篇博客来复习啦。 子曰:温故而知新,可以为师矣 我复习DP时有一些自己对DP的理解,也就分享出来吧。 ——正片开始—— 动态规划算法,即Dynamic Programming(以下简称为DP),是解决多阶段决策过程最优化问题的高效数学方法 ...
动态规划学习心得 说实话吧,动态规划 DP 确实是一个比较难的知识点,对于初学者来说,是一个难过的坎 笔者的脸呢 开玩笑。 。动态规划就是我从初学开始遇到的最神奇的解法,它不同于暴力搜索,也不同于一般的贪心,能够以出乎人意料的时间复杂度 近似于O n 解决一些难题,算法远远优于一般的深搜 O n 。不过,动态规划的思维性比较强,必须会设好状态,正确写出状态转移方程,并且能够准确判断有无最优子结构 ...
2019-04-09 20:08 0 1309 推荐指数:
作为考察范围最广,考察次数最多的算法,当然要开一篇博客来复习啦。 子曰:温故而知新,可以为师矣 我复习DP时有一些自己对DP的理解,也就分享出来吧。 ——正片开始—— 动态规划算法,即Dynamic Programming(以下简称为DP),是解决多阶段决策过程最优化问题的高效数学方法 ...
【学习笔记】动态规划—各种 DP 优化 【大前言】 个人认为贪心,\(dp\) 是最难的,每次遇到题完全不知道该怎么办,看了题解后又瞬间恍然大悟(TAT)。这篇文章也是花了我差不多一个月时间才全部完成。 【进入正题】 用动态规划解决问题具有空间耗费大、时间效率高的特点,但也会有时间效率 ...
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 ...
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 ...
我们在解决一些线性区间上的最优化问题的时候,往往也能够利用到动态规划的思想,这种问题可以叫做线性dp。在这篇文章中,我们将讨论有关线性dp的一些问题。 在有关线性dp问题中,有着几个比较经典而基础的模型,例如最长上升子序列(LIS)、最长公共子序列(LCS)、最大子序列 ...
动态规划是通过找当前项和前一或几项或后一或几项的关系,从而对一个数组多次利用达到减少复杂度。 1.当一串数可以不限次利用时,采用顺序的方式循环:for(j=0;j<=max_n;j++)(一维数组)或者加一个for(k=0;k*A[i]<=j;k++)(二维数组) 2.当一串数 ...
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 ...
在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题。 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL ...