動態規划法基本思想：將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。著名的應用實例有：求解最短路徑問題，背包問題，項目管理，網絡流優化等。 個人對動態規划的理解，主要就是避免重復計算。就是那些曾經發生過的事情，曾經計算過的值先保存下來，然后再次遇到相同的子問題的時候，直接 ...

動態規划算法定義： 動態規划，英文描述為Dynamic programming. 是一種可以把原始問題分解為若干相關聯的子解問題，並通過求取和保存子問題的解，獲得原問題的解。 動態規划算法可以解決的問題通常包含如下特征： 重疊子問題 最優子結構 ...

一、動態規划算法 　　眾所周知，遞歸算法時間復雜度很高為（2^n），而動態規划算法也能夠解決此類問題，動態規划的算法的時間復雜度為（n^2）。動態規划算法是以空間置換時間的解決方式，一開始理解起來可能比較困難，自己畫畫也許明白了很多。 二、動態規划算法分析 先舉個 ...

動態規划是什么 動態規划（Dynamic Programming，DP）是運籌學的一個分支，是求解決策過程最優化的過程。20世紀50年代初，美國數學家貝爾曼（R.Bellman）等人在研究多階段決策過程的優化問題時，提出了著名的最優化原理，從而創立了動態規划。 我們把要解決的一個大問題 ...

動態規划算法。在T大某位老師的書中說就是遞推+反復子問題。 動態規划算法的效率主要與反復子問題的處理有關。 典型的題目有 陪審團。最大公共子串問題 1，最大公共子串問題 這個是動態規划的基礎題目。 動態規划就是遞推和反復子結構 ...

前幾天做leetcode的算法題很多題都提到了動態規划算法，那么什么是動態規划算法，它是什么樣的思想，適用於什么場景，就是我們今天的主題。 首先我們提出所有與動態規划有關的算法文章中都會提出的觀點：　將一個問題拆成幾個子問題，分別求解這些子問題，即可推斷出大問題的解。 什么都不了解的話看到這句 ...