動態規划的基本思想 動態規划的基本思想在於發現和定義問題中的子問題，這里子問題可也以叫做狀態；以及一個子問題到下一個子問題之間 是如何轉化的 也就是狀態轉移方程 因此我們遇到一個問題的時候 應該想一想這個問題是否能用某種方式表示成一個小問題，並且小問題具有最優子結構 最優子結構：問題的最優解 ...

還拿斐波那契函數舉例： 遞歸： 而動態規划： 看完，是不是覺得和迭代很像？沒錯 這里，動態規划和迭代在實現上是一樣的。（其他地方可能就不一樣。。） 。總結：能用動態規划或者迭代，就不用遞歸，因為遞歸太耗堆棧了。效率不高。 ...

一般來說，一個問題如果能用動態規划方法求解，必須滿足無后效性原則和最優子結構。 【1】最優子結構：對於多階段決策問題，如果每一個階段的最優決策序列的子序列也是最優的，且決策序列具有“無后效性”，就可以將此決策方法理解為最優子結構。 【2】無后效性：動態規划法的最優解通常是由一系列最優決策組成 ...

最長公共子序列問題又稱LCS問題（longest common subsequence problem） 問題描述： 給你兩個字符串str1和str2，它們之間可能存在公有子序列，子序列和子串的區別是：子序列不要求連續，只需要按照順序出現就好，子串則要求連續： 例如：SIMPLE ...

這篇文章主要用來記錄我對《算法導論》 貪心算法一章中的“活動選擇問題”的動態規划求解和貪心算法求解 的思路和理解。 主要涉及到以下幾個方面的內容： ①什么是活動選擇問題---粗略提下，詳細請參考《算法導論》 ②活動選擇問題的DP(Dynamic programming)求解--DP求解問題 ...

一.最長公共子序列問題(LCS問題) 給定兩個字符串A和B，長度分別為m和n，要求找出它們最長的公共子序列，並返回其長度。例如： 　　A = "HelloWorld" 　 B = "loop" 則A與B的最長公共子序列為 "loo",返回的長度為3。此處只給出動態規划的解法：定義子問題 ...

問題描述： 設有n個活動的集合E={1,2,…,n}，其中每個活動都要求使用同一資源，如演講會場等，而在同一時間內只有一個活動能使用這一資源。每個活動i都有一個要求使用該資源的起始時間si和一個結束時間fi,且si <fi。如果選擇了活動i，則它在半開時間區間[si, fi)內占用資源 ...

遞歸和動態規划 算法視頻QQ_1603159172 從Triangle這個問題說起： 題目： Given a triangle, find the minimum path sum from top to bottom. Each step you may move to adjacent ...