动态规划认识动态规划动态规划案例计算斐波那契数列寻找最长公共子串 认识动态规划动态规划,听起来高大上,其实并不难,在你看完这篇博客后还可能感叹,这么简单呀! 在了解动态规划之前,我们得先谈谈递归,在我们的js里递归的本质就是在函数执行栈中调用函数,一层一层的深入,直到小问题被解决,开始回溯,最后大问题被解决; 递归虽然代码简洁,但是执行效率低下,使用动态规划设计的算法从它能解决的最简单的子问题开
目录一、基本概念1.多阶段决策问题2.适用条件(1)最优化原理(最优子结构性质)(2)无后效性二、算法步骤三、算法例题1.爬楼梯问题(一维动态规划数组)(1)确定动态规划数组定义(2)数组元素间的关系(3)确定初始状态2.数字三角形(二维动态规划数组)(1)确定动态规划数组定义(2)数组元素间的关系(3)确定初始状态3.DAG(有向无环图)最短路径规划(1)确定动态规划数组定义(2)数组元素间的关
动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是:将大问题划分为小问题进行解决,从而一步步获取最优解的处理算法 动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。动态规划与分治法不同的是:适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。(即下一个子阶段的求解是建立在上一个子阶段的解的基础上,
动态规划算法应用场景-背包问题背包问题:有一个背包,容量为 4 磅 , 现有如下物品要
原创 2023-01-31 14:40:21
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动态规划算法是经典的最优值寻找算法,不同于贪心算法(局部最优,只考虑下一步最好的选择),每步都会考虑是否全局最优。为了便于理解,这里将通过理论与实际案例相结合来介绍。一、基本概念动态规划...
转载 2021-07-12 17:48:56
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Dynamic Programming 基本介绍 Dynamic Programming是五大常用算法策略之一,简称DP,译作中文是“动态规划”,可就是这个听起来高大上的翻译坑苦了无数人,因为看完这个算法你可能会觉得和动态规划根本没太大关系,它对“动态”和“规划”都没有太深的体现。 举个最简单的例子 ...
转载 2021-08-04 21:10:00
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##基本介绍 在现实生活中,有一类活动的过程,由于它的特殊性,可将过程分成若干个互相联系的阶段,在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过 ...
转载 2021-10-11 22:35:00
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动态规划算法是经典的最优值寻找算法,不同于贪心算法(局部最优,只考虑下一步最好的选择),每步都会考虑是否全局最优。为了便于理解,这里将通过理论与实际案例相结合来介绍。一、基本概念动态规划...
转载 2021-07-12 17:48:57
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动态规划(Dynamic programming) 是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的,通过把
文章目录理论部分 理论部分1.定义: 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。2.基本思想 该方法主要应用于最优化问题,这类问题会有多种可能的解,每个解都有一个值,而动态规划找出其中最优(最大或最小)值的解。若存在若干个取最优值的解的话,它只取其中的一个。在求解过程中,该方法也是通过求解局部子问题的解达到全局最优解。通俗的就是:将待
在数学与计算机科学领域,动态规划用于解决那些可分解为重复子问题(overlappingsubproblems,想想递归求阶乘吧)并具有最优子结构(optimalsubstructure,想想最短路径算法)(如下所述)的问题,动态规划比通常算法花费更少时间。上世纪40年代,RichardBellman最早使用动态规划这一概念表述通过遍历寻找最优决策解问题的求解过程。1953年,RichardBell
翻译 精选 2013-11-14 11:22:43
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一、基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。 二、基本思想与策略 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
转载 2016-05-11 18:47:00
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求数组中不相邻的最大值 解决方案,假设opt数组为最优解,比如opt[6]就表示arr数组中下标0到6这段的最优解 即opt[n]=Math.max(opt[n-1],opt[n-2]+arr[n]) 上诉公式表示 不取下标为n的选项和取下标为n的选项两种方案的最大值 边界为 opt[0]=arr.
转载 2020-08-25 23:14:00
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作者July二零一零年十二月三十一日本文参考:微软面试100题系列V0.1版第19、56题、算法导论、维基百科。ok,咱们先来了解下什么是动态规划算法动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足,故有时需要引入一定的近似)。简单地说,问题能够分解成子问题来解决。动态规划算法分以下4个步骤:1.描述最优解的结构2.递归定义最优解的值3.按自底向上的方式计算最优解的值 //此3步构成动态规划解的基础。4.由计算出的结果构造一个最优解。 //此步如果只要求计算最优解的值时,可省略。好,接下来,咱们讨论适合采用动态规划方法
转载 2012-03-14 18:38:00
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动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。
  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。在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解。依次解决各子问题,最后一个子
动态规划算法1. 例题讲解1.1 内容 求arr[1,2,4,1,7,8,3]中选取若干不连续的数字的的最大和。1.2 解题思路[1] 动态规划问题的核心在于重叠子问题.[2] 将问题转换为对某一个数字的的选与不选,可以将情况分为2大类: 若选取第i个数字,则 A = opt(i-2) + arr[i];若不选取第个数字,则 B = opt(i-1...
原创 2021-11-19 11:08:35
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应用实例 有一个背包,容量为4磅,现在将如下商品装入背包,要求装入的背包的总价值最大,并且重量不超出,且物品不能重复 # 当前为01背包 # 如果为完全背包则放入物品可重复 简介 思路分析 每次遍历到的第i个物品,根据w[i]和v[i]来确定是否需要将该物品放入背包中。 即对于给定的n个物品,设v[
原创 2022-10-01 09:05:36
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