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动态规划原理及案例介绍
19 2024-10-27
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文章来源:
Python学习杂记
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动态规划简介及案例摘要
一、什么是动态规划
动态规划是解决复杂问题的方法,它把问题分解为简单的子问题,通过定义状态和状态转移方程来逐步递推求解。具有重叠子问题和最优子结构性质的问题适合使用动态规划。它分为自顶向下和自底向上两种形式,前者将大问题分解存储子问题结果,后者从小问题开始逐步扩展至原问题。
二、动态规划的原理
动态规划按定义状态、状态转移方程、边界条件和计算填充表格四个步骤进行。实现时需注意数组大小和结构、计算顺序和方式、优化空间和时间复杂度。其中,状态可以是数值或结构,状态转移方程根据问题逻辑确定,边界条件与问题限制相关,计算填充按顺序完成问题求解。
三、动态规划的案例
动态规划应用广泛,包括斐波那契数列、最长公共子序列和背包问题等。斐波那契数列通过自底向上填充数组求解;最长公共子序列通过比较字符并填充矩阵求长度;背包问题通过确定每种物品是否放入背包来求最大价值。
摘要: 本文介绍了动态规划的定义、原理和实际应用案例。动态规划是分解复杂问题为简单子问题的方法,适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。它可以自顶向下或自底向上求解,遵循定义状态、状态转移方程、边界条件和顺序计算四个步骤。实现时需考虑数组大小、计算顺序、空间和时间复杂度。案例包括斐波那契数列、最长公共子序列和背包问题,均可用python代码实现。想要了解更多内容?
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