【算法设计与分析】4、动态规划法

简介: 【算法设计与分析】4、动态规划法

一、基本要素:

1、最优子结构性质:一个问题的最优解包含着其子问题的最优解。

2、重叠子问题性质:自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。

二、基本步骤

1、找出最优解性质,并刻画其结构特征。

2、递归定义最优值。

3、由自底向上的方式计算出最优值。

4、根据计算最优值时得到的信息,构造最优值。

三、典型例题

1、所有点对的最短路径问题。(Floyd算法 )

2、最长公共子序列问题。

3、求子段和最大值问题。

目录
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从理论到实践,Python算法复杂度分析一站式教程,助你轻松驾驭大数据挑战!
【10月更文挑战第4天】在大数据时代,算法效率至关重要。本文从理论入手,介绍时间复杂度和空间复杂度两个核心概念,并通过冒泡排序和快速排序的Python实现详细分析其复杂度。冒泡排序的时间复杂度为O(n^2),空间复杂度为O(1);快速排序平均时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(log n)。文章还介绍了算法选择、分而治之及空间换时间等优化策略,帮助你在大数据挑战中游刃有余。
61 4
|
1月前
|
存储 算法
深入了解动态规划算法
深入了解动态规划算法
58 1
|
1月前
|
算法 测试技术 C++
【动态规划算法】蓝桥杯填充问题(C/C++)
【动态规划算法】蓝桥杯填充问题(C/C++)
|
16天前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
32 2
|
1月前
|
算法
动态规划算法学习三:0-1背包问题
这篇文章是关于0-1背包问题的动态规划算法详解,包括问题描述、解决步骤、最优子结构性质、状态表示和递推方程、算法设计与分析、计算最优值、算法实现以及对算法缺点的思考。
69 2
动态规划算法学习三:0-1背包问题
|
29天前
|
并行计算 算法 IDE
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手,逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节,最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑,展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
|
1月前
|
算法
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
这篇文章介绍了动态规划算法中解决最大上升子序列问题(LIS)的方法,包括问题的描述、动态规划的步骤、状态表示、递推方程、计算最优值以及优化方法,如非动态规划的二分法。
66 0
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
|
1月前
|
算法
动态规划算法学习二:最长公共子序列
这篇文章介绍了如何使用动态规划算法解决最长公共子序列(LCS)问题,包括问题描述、最优子结构性质、状态表示、状态递归方程、计算最优值的方法,以及具体的代码实现。
135 0
动态规划算法学习二:最长公共子序列
|
1月前
|
存储 人工智能 算法
【算法——动态规划】蓝桥ALGO-1007 印章(C/C++)
【算法——动态规划】蓝桥ALGO-1007 印章(C/C++)
【算法——动态规划】蓝桥ALGO-1007 印章(C/C++)
|
1月前
|
算法
PID算法原理分析
【10月更文挑战第12天】PID控制方法从提出至今已有百余年历史,其由于结构简单、易于实现、鲁棒性好、可靠性高等特点,在机电、冶金、机械、化工等行业中应用广泛。
下一篇
无影云桌面