算法——动态规划算法
动态规划法基本思想：将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。著名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。 个人对动态规划的理解，主要就是避免重复计算。就是那些曾经发生过的事情，曾经计算过的值先保存下来，然后再次遇到相同的子问题的时候，直接 ...
原文：动态规划算法之投资问题
投资问题的描述： fi x 表示的是 把 x 元钱投资到第 i 个项目 所获得的收益。课堂上老师说，约束条件必须满足 投资的钱数 等于总共的钱数 举例说明，更容易理解： 在这个表格中， 比如 坐标 , 对应的值为 ，这个含义就是说 把 万元投资到项目 中，获得的收益是 万元。坐标 , 的值为 ， 这个含义就是说 把 万元 投资到 项目 中，获得的收益是 万元。 子问题的界定： k代表的含义是 ，考 ...
2020-11-10 18:09 0 605 推荐指数：
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首先给个链接：视频中老师讲的特别好：https://www.bilibili.com/video/BV1C7411X7RD?from=search&seid=16284014602967026759（通俗易懂） 1、问题描述： 在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1 ...
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一、问题描述：有n 个物品，它们有各自的重量和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？ 二、总体思路：根据动态规划解题步骤（问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成）找出01背包问题的最优解以及解组 ...
动态规划算法1——背包问题
本文作者frankchenfu，blogs网址http://www.cnblogs.com/frankchenfu/，转载请保留此文字。 动态规划是一个OI选手都熟悉的算法，同时也是刚接触时比较难理解的。 今天，我为大家分享一类比较简单的动态规划问题——背包问题。 背包问题(Knapsack ...
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动态规划算法
动态规划 算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。 [1] 动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息 ...