构造的二叉查找树的期望高度为O(lgn)，从而基本动态集合的操作平均时间为θ(lgn)。 1、二叉查找 ...

前面说过动态规划最典型的就是解决最优化问题的（具有最优子结构的最优化问题），最优二叉查找树就是一个典型的最优化问题。问题描述：给定一个n元素的中序序列，它可以有卡特兰数个不同形状的二叉排序树。（卡特兰数的定义及证明参见组合数学）：，如果我们知道每个键的查找概率，怎么来构造一个平均查找代价最小（查找 ...

问题 最优二叉搜索树（Optimal Binary Search Tree，Optimal BST）问题，形式化定义：给定一个n个不同关键字的已排序的序列K=<k1, k2, ..., kn>（k1<k2<...<kn），用这些关键字构造一棵二叉搜索树 —— 对每个 ...

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 ...

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 ...

动态规划算法定义： 动态规划，英文描述为Dynamic programming. 是一种可以把原始问题分解为若干相关联的子解问题，并通过求取和保存子问题的解，获得原问题的解。 动态规划算法可以解决的问题通常包含如下特征： 重叠子问题 最优子结构 ...

一、动态规划算法 　　众所周知，递归算法时间复杂度很高为（2^n），而动态规划算法也能够解决此类问题，动态规划的算法的时间复杂度为（n^2）。动态规划算法是以空间置换时间的解决方式，一开始理解起来可能比较困难，自己画画也许明白了很多。 二、动态规划算法分析 先举个 ...