动态规划

动态规划之最优化原理与动态规划方程 目录动态规划引言1 动态规划原理1.1 最短路问题及其解法1.2 动态规划的基本概念和术语1.3 最优化原理与动态规划方程1.3.1 最优化原理1.3.2 逆序动态规划方程1.3.3 顺序动态规划方程1.4 动态规划基本定理 动态规划 引言   1951年,美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等根据一类所谓多阶段决策问题的特性,提出了解决这类问题的“最优化原理”,并研究了许多实际问题,从而创立了最优化的一个新分支----动态规划。   动态规划没有统一的数学模型,对不同的问题要采用不同的方法去建立它们的模 阅读详情

1、动态规划的递归写法

求解斐波那契数列。

//记忆化搜索

int dp[maxn];

int F(int n)
{
	if(n==0||n==1) return 1;
	if(dp[n]!=-1) return dp[n];
	else 
	{
		dp[n]=F(n-1)+F(n-2);
		return dp[n];
	}
}

2、动态规划的递推写法

数塔问题。 

自下而上。

#include<cstdio>
#include<alrorithm>
using namespace std;

const int maxn=1000;
int f[maxn][maxn];  //每个位置的值 
int dp[maxn][maxn];  //从该位置向下的最大值 

int main() 
{
	int n;   //一共n行 
	scanf("%d",&n);
	
	//输入 
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		for(int j=1;j<=i;j++)
		{
			scanf("%d",&f[i][j]);
		}
	}
	
	//边界 
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		dp[n][i]=f[n][i];
	}
	
	//从第n-1层不断向上计算出dp[i][j] 
	for(int i=n-1;i>=1;i--)
	{
		for(int j=1;j<=i;j++)
		{
			dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1])+f[i][j]; 
		}
	} 
	printf("%d\n",dp[1][1]);
	return 0;
}

 

【动态规划】不信看完你还不懂动态规划 1.什么是动态规划? 维基百科:动态规划(Dynamic programming,简称DP)是一种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。 使用场景:动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 dynamic programming is a m·· ethod for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler subproblems. 简单来说,动态规划其 阅读详情

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