算法导论 课程设计 题 目： 动态规划法 学院班级： 1613013
文章目录简述1. 动态规划定义与理解2. 动态规划求解步骤：1）判题题意是否为找出一个问题的最优解；2）把原问题分解成若干个子问题，分析最优子结构与最终问题之间的关系，从而得到状态转移方程；3）确定底层边界问题，例如最小的前几个f(n)的值；4）求解问题，通常使用数组进行迭代求出最优解。3. 递归、贪心算法、分治策略以及动态规划的比较1）递归2）贪心算法3）分治策略4）动态规划4. 面试中常见的
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2023-08-17 12:56:25
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LeetCode刷题——动态规划（python语言）一、动态规划1.1 基本概念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。动态规划算法与分治法类似，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。1.2 算法步骤1.确认状态，一般是问题要求解的核心内容，而且可
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2023-09-21 14:09:59
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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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本文介绍了动态规划算法的核心思想与实现步骤。动态规划通过将大问题拆解为小问题并存储中间结果来避免重复计算。其实现步骤包括：定义状态表示、找出状态转移方程、初始化、确定计算顺序和返回结果。文章通过三个例题（泰波那契数、三步问题、解码方法）详细讲解了如何应用这五个步骤：建立dp表，推导状态转移方程，处理边界条件，最终得到结果。这些例题展示了动态规划从简单到复杂的应用，建议通过更多练习来巩固这一算法思想。
动态规划01一、什么是动态规划 动态规划是一种用来解决一类最优化问题的算法思想。将一个复杂的问题分解成若干个子问题（有点像分治），然后综合子问题的最优解找到原问题的最优解（这里有点像贪心）。在求解每个子问题的时候，每个求解过的子问题会被记录下来，在求解同样的子问题时就会直接读取上次被记录的结果，从而免去了重复的计算。因为动态规划采用了分治思想，所以可以用递归来实现。当然也可以用递推方式实现。&n
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2023-10-23 17:05:17
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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
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2023-11-29 14:36:30
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形成条件最优子问题重叠子问题可以用DP提高BF算法复杂度？重叠子问题，复用经典斐波那契从递归到DP优先选择至下而上的回溯法
原创
2022-02-14 10:39:31
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形成条件最优子问题重叠子问题可以用DP提高BF算法复杂度？重叠子问题，复用经典斐波那契从递归到DP优先选择至下而上的回溯法
原创
2021-08-25 17:27:06
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1、主要思想从最简单情况开始到达所需找零的循环，其每一步都依靠以前的最优解来得到本步骤的最优解，直到得到答案。2、例子（1）找零兑换问题1）引入假设你为一家自动售货机厂家编程序，自动售货机要每次找给顾客最少数量硬币； 假设某次顾客投进$1纸币，买了ȼ37的东西，要找ȼ63，那么最少数量就是： 2个quarter（ȼ25）、 1个dime（ȼ10）和3个penny（ȼ1），一共6个 但面对特殊的货币
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2024-04-22 20:20:22
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“动态规划”的出现形式 动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不过在计算机问题上应用比较多，比如说让你求最长递增子序列呀，最小编辑距离呀等等。 既然是要求最值，核心问题是什么呢？求解动态规划的核心问题是穷举。因为要求最值，肯定要把所有可行的答案穷举出来，然后在其中
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2019-10-14 22:18:00
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引入 以求解斐波那契数列为例，如何避免递归中的重复计算 记忆化搜索（指数->线性，对于n=40，性能提升100万倍） 1 #include <iostream> 2 #include <ctime> 3 #include <vector> 4 using namespace std; 5 6 vec
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2020-04-17 07:33:00
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一、概念 1、三要素重叠（+备忘录）子问题、最优子结构、状态转移方程 2、（列状态转移方程）步骤 明确初始条件base case、明确状态、明确选择、定义dp数组/函数 二、斐波那契数列 1、原始暴力递归 重复运算--重叠子问题 递归的时间复杂度 2、带备忘录的递归（自顶向下） class Solu
原创
2022-05-27 17:52:20
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动态规划（Dynamic Programming）是一种通过将问题划分为相互重叠的子问题来解决问题的算法思想。其核心思想是通过保
原创
2023-10-04 05:19:09
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动态规划 前言 博主前一个月开始刷题，那会儿在力扣上面，见一个DP题一个不会的。突然觉得自己好垃圾哈哈哈。为什么现在写这个呢，就刚刚刷着刷着题，突发奇想了，觉得好像找到了哪个感觉？开始刷DP过瘾了哈哈哈。但是我又不太会讲，直接来分享我对一些DP案例题的解题思路。不多说，进入正题。 案例(其他几个 ...
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2021-04-26 14:00:00
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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
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2023-09-18 13:54:19
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和分治法一样，动态规划也是通过组合子问题的解而解决整个问题的。分治法是指将问题划分为一个一个独立的子问题，递归地求解各个子问题然后合并子问题的解而得到原问题的解。与此不同，动态规划适用于子问题不是相互独立的情况。即各个子问题包括公共的子子问题。在这样的情况下。假设用分治法会多做很多不必要的工作，反复
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2016-03-06 10:45:00
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转自面向大象编程 很多时候大家觉得动态规划算法没什么实际作用。一方面是因为 LeetCode 上很多题目是简化版，只是让你求一个「最大值」，而不是真正去求最优解。另一方面可能...
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2022-10-14 12:39:55
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# 动态规划求解旅行商问题（TSP）
## 引言
旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题。它的目标是在给定一组城市和城市之间的距离的情况下，找到一条巡回路径，使得旅行商能以最短的总距离访问每个城市一次，并最终回到起始城市。由于TSP问题属于NP-hard问题，因此在城市数量较多时，求解的难度呈指数增长。为了解决这个问题，我们可以利用动态
算法之动态规划详解定义动态规划其实是一种运筹学方法，是在多轮决策过程中寻找最优解的方法。应用场景动态规划
原创
2022-11-29 16:19:44
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