一、简介动态规划适合与解决最优问题，求最大值最小值等，可以显著降低时间复杂度。1 动态规划算法思想：一个模型： 多阶段决策最优解模型。三个特征：最优子结构：文图的最优解包含子问题的最优解；无后效性：推导后面阶段的状态时，只关心前面阶段的状态值，不关心状态时怎么来的，某阶段的状态决定之后不受之后阶段状态的影响。重复子问题：不同的决策序列，到达某个相同的阶段可能会产生重复的状态。解决动态规划问题的解题总结：状态转移表法： 将解决问题转化成状态表，分阶段填充状态表的每个状态。解题思路：回溯算法
原创
2021-11-08 12:47:18
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一、简介动态规划适合与解决最优问题，求最大值最小值等，可以显著降低时间复杂度。1 动态规划算法思想：一个模型： 多阶段决策最优解模型。三个特征：最优子结构：文图的最优解包含子问题的最优解；无后效性：推导后面阶段的状态时，只关心前面阶段的状态值，不关心状态时怎么来的，某阶段的状态决定之后不受之后阶段状态的影响。重复子问题：不同的决策序列，到达某个相同的阶段可能会产生重复的状态。解决动态规划问题的解题总结：状态转移表法： 将解决问题转化成状态表，分阶段填充状态表的每个状态。解题思路：回溯算法
原创
2021-11-08 13:40:06
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此题目来源于算法分析与设计课程中，老师给的一个练习题。设计一个动态规划算法求解下述多段图问题，计算从第一段源点（示例图中节点0）到最后一段目标节点（示例图中节点15）的最短路径： 关于动态规划的思想，b站上有位老师讲得比较清晰易懂（链接视频）。本解题思路也来源于此。简单说一下解题思路。从目的端（15节点）开始，往上走，到13、14节点那一层，记录下该层节点（即13、14）到下一层节点（即15）的最
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2023-11-15 16:27:02
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动态规划01介绍介绍：动态规划（dynamic programming）是运筹学的一个分支，是求解决策过程（decision process）最优化的数学方法。动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种特殊算法（如线性规划是一种算法）。因而，它不象线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。因此，在学习时，除了要对基本概念和方法
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2023-11-26 14:04:29
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一、动态规划特点、1、求解类型、2、方向性、3、动态规划状态选择、4、动态规划方程设计、
原创
2022-12-24 00:45:26
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文章目录
leetcode121 买卖股票的最佳日期① 动态规划
题目描述
解法：动态规划 dp[i]=max(dp[i−1],prices[i]−minprice)
leetcode122 买卖股票的最佳日期② 贪心+动态规划
题目描述
解法1：贪心，吃掉所有上涨，一定是最大的，连涨的情况也被贪心包含了
解法2：动态规划
leetcode123 买卖股票的最佳时机③ 动态规划
原创
2021-07-13 14:06:51
674阅读
一、动态规划场景、二、动态规划分类、1、坐标型动态规划、2、前缀划分型动态规
原创
2022-12-18 00:37:05
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数据采集或者数据回放时，用matlab的plot画图的话一般都是静态的，一下画完了就不动了。但是有些时候，比如实时的数据采集然后通过串口或pci在matlab中画出数据的变化图并同步动态显示，以及在一些想用matlab绘图回放大块的数据模拟随时间变化的情景。这时候就需要用到坐标图的动画显示了。这个功能实现起来有多种方法，只介绍一种最简单也是matlab中推荐使用的。此功能的实现依赖animated
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2024-01-13 21:20:54
60阅读
1.软件版本MATLAB2021a2.部分核心代码clc;clear;close all;%% Proble
原创
2022-10-10 15:52:01
279阅读
一、动态规划四要素、1、动态规划状态 State、2、动态规划初始化 Initialize、3、动态
原创
2022-12-10 07:40:31
303阅读
1.斐波那契数列509.斐波那契数(https://leetcode.cn/problems/fibonaccinumber/)斐波那契数 （通常用 F(n)表示）形成的序列称为斐波那契数列。该数列由 0和1开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是：F(0)=0，F(1) =1F(n)=F(n1)+F(n2)，其中n1给定 n，请计算F(n)。示例1：输入：n=2输出：1解释：F(2)=
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原创
2022-06-26 22:48:00
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https://www.bilibili.com/video/BV13Q4y197Wg
原创
2023-03-25 12:49:11
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动态规划不是某一种具体的算法，而是一种算法思想动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。动态规划不是某一种具体的算法，而是一种算法思想：若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问题的解以得出原问题的解。应用这种算法思想解决问题的
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2021-04-07 13:51:08
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在做笔试题时，碰到了几个不会做的题，其中大部分是关于动态规划的。01背包问题，硬币博弈问题。。。任何数学递归公式都可以直接翻译成递归算法。但常常编译器不能正确对待递归算法，导致低效的算法。我们将递归算法重新写成非递归算法，让后者把那些子问题的答案系统地记录在一个表内。利用这种方法的一种技巧叫做动态规划(dynamic programming) 。动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包
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精选
2015-05-21 14:57:13
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本文主要通过北大程序测评系统POJ中的相关真题来记录在动态规划方面的入门、提高的学习过程，总结动态规划中的解题思路与AC代码，以便后续复习和巩固。 ...
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2021-08-04 09:31:39
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动态规划 什么？你还不会动态规划？ 什么？你真的会动态规划吗？ dp —— 复杂度平衡 现在你有一个题，存在两种做法，和某个参数。我们可以调整这个参数，使得两种做法的最大值最小，从而达到平衡复杂度的目的。经典的如 \(T\) 与 \(n/T\)，可以取 \(T=\sqrt{n}\)，使得复杂度为 \ ...
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2021-07-12 23:18:00
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