DP(动态规划) PPT

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本文分享了一份关于动态规划（DP）的学习资料PPT，通过该PPT可以了解动态规划的基本概念、解决方法及其应用场景，适合计算机科学领域的学生及从业人员学习。
DP动态规划PPT学习教案.pptx
10-01
DP动态规划PPT学习教案.pptx
DP动态规划PPT课件.pptx
10-10
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动态规划算法ppt
01-10
动态规划算法ppt讲义
动态规划DP----ppt
weixin_30808693的博客
08-11 199
#include <stdio.h> int fib(int n) { if(n<=1) return 1; else return fib(n-1)+fib(n-2); } int main( ) { int n; scanf("%d",&n); printf("%d\n" ,fib(n) ); } View Code...
动态规划ppt 动态规划ppt 动态规划ppt 博弈论 算法 acm
04-28
动态规划ppt 动态规划ppt动态规划ppt
动态规划ppt详解
02-19
动态规划的实质就是保存计算过的状态来避免重复计算子问题，去除冗余计算。 动态规划实质上是一种以空间换时间的技术，它在实现的过程中，不得不存储产生过程中的各种 状态，所以它的空间复杂度要大于其它的算法。选择动态规划算法是因为动态规划算法在空间上可以承受，而搜索算法在时间上却无法承受，所以我们舍空间而取时 间。
动态规划动态规划.ppt
06-28
动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法。由美国数学家贝尔曼（Ballman）等人在20世纪50年代提出。他们针对多阶段决策问题的特点，提出了解决这类问题的“最优化原理”，并成功地解决了生产管理 、 工程技术等方面的许多实际问题。
算法基础——动态规划
Coolbike的博客
08-19 1222
1、 设计状态2、 写出状态转移方程3、 设定初始状态4、 执行状态转移5、 返回需要时刻状态的解
算法学习4——动态规划
零度°C的博客
07-21 1001
动态规划是一种强大的算法设计技术，适用于解决许多复杂的最优化问题。通过将问题分解为子问题，并利用存储子问题解的方式来避免重复计算，动态规划可以显著提高计算效率。本文介绍了动态规划的基本思想、实现步骤，以及几个经典问题的Python代码示例。掌握动态规划技巧，将有助于你在编程竞赛和实际项目中解决更多复杂的问题。
算法分析与设计之动态规划算法
风间琉璃的博客
01-15 1218
动态规划（Dynamic Programming，DP）是一种用于解决优化问题的算法技术。它通过将问题分解成更小的子问题，解决这些子问题并将其结果存储起来，避免重复计算，从而提高计算效率。动态规划的核心思想是将原问题分解为子问题，先解决子问题，再用它们的结果来构建原问题的解。
动态规划 ppt演示
09-30
动态规划 目录 概念引入 例1：最短路问题 最优化原理 根据最优化原理求解最短路问题 动态规划适应于解决什么样的问题 例2：背包问题 例3：马尔可夫过程问题 例4：迷宫镜子问题 例5：防卫导弹问题 例6：剩余糖果问题 动态规划的基本概念 动态规划的基本思想 动态规划的实质是分治思想和解决冗余，因此，动态规划是一种将问题实例分解为更小的、相似的子问题，并存储子问题的解而避免计算重复的子问题，以解决最优化问题的算法策略。 动态规划的适用条件 1.最优化原理 若由点A到点E的最短路线过某点P，则在这条路线上P到E的距离是P、E两点间各条路线中的最短距离。最优化原理也可这样阐述：一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略。 2.无后效性 所谓无后效性是指：过去的决策只能通过当前的状态影响未来的发展，当前的状态是以往状态的总结。也可这样阐述：在状态转移过程中，一旦到达某阶段某一状态，则以后过程的发展仅与这一状态有关，而与此状态之前的决策无关。 动态规划法所针对的问题有一个显著的特征 即它所对应的子问题树中的子问题呈现大量的重复。动态规划法的关键就在于，对于重复出现的子问题，只在第一次遇到时加以求解，并把答案保存起来，让以后再遇到时直接引用，不必重新求解。 动态规划的逆向思维法是指从问题目标状态出发倒退回初始状态或边界状态的思维方式，其要点可归纳为以下三个步骤：(1)分析最优值的结构，刻画其结构特征；(2)递归的定义最优值；(3)按自底向上或自顶向下记忆化的方式计算最优值。 例7：计算矩阵连乘积 问题描述 在科学计算中经常要计算矩阵的乘积。矩阵A和B可乘的条件是矩阵A的列数等于矩阵B的行数。若A是一个p×q的矩阵，B是一个q×r的矩阵，则其乘积C=AB是一个p×r的矩阵。其标准计算公式为： 最长公共子序列问题LCS 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。确切地说，若给定序列X=，则另一序列Z=是X的子序列是指存在一个严格递增的下标序列 ，使得对于所有j=1,2,…,k有 最长公共子序列问题LCS 最长公共子序列(LCS)问题：给定两个序列X=和Y=，要求找出X和Y的一个最长公共子序列 动态规划算法可有效地解此问题。下面我们按照动态规划算法设计的各个步骤来设计一个解此问题的有效算法。 1.最长公共子序列的结构 解最长公共子序列问题时最容易想到的算法是穷举搜索法，即对X的每一个子序列，检查它是否也是Y的子序列，从而确定它是否为X和Y的公共子序列，并且在检查过程中选出最长的公共子序列。X的所有子序列都检查过后即可求出X和Y的最长公共子序列。X的一个子序列相应于下标序列{1, 2, …, m}的一个子序列，因此，X共有2m个不同子序列，从而穷举搜索法需要指数时间。 事实上，最长公共子序列问题也有最优子结构性质，因为我们有如下定理： 定理: LCS的最优子结构性质 设序列X=和Y=的一个最长公共子序列Z=，则： 若xm=yn，则zk=xm=yn且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列； 若xm≠yn且zk≠xm ，则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列； 若xm≠yn且zk≠yn ，则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。 其中Xm-1=，Yn-1=，Zk-1=。 2.子问题的递归结构 由最长公共子序列问题的最优子结构性质可知，要找出X=和Y=的最长公共子序列，可按以下方式递归地进行：当xm=yn时，找出Xm-1和Yn-1的最长公共子序列，然后在其尾部加上xm(=yn)即可得X和Y的一个最长公共子序列。当xm≠yn时，必须解两个子问题，即找出Xm-1和Y的一个最长公共子序列及X和Yn-1的一个最长公共子序列。这两个公共子序列中较长者即为X和Y的一个最长公共子序列。 由此递归结构容易看到最长公共子序列问题具有子问题重叠性质。例如，在计算X和Y的最长公共子序列时，可能要计算出X和Yn-1及Xm-1和Y的最长公共子序列。而这两个子问题都包含一个公共子问题，即计算Xm-1和Yn-1的最长公共子序列。 (1)初始化操作,c[i,0]=0,i=1,2,…,m;c[0,j]=0,j=1,2
动态规划经典题PPT
12-01
相信很多人都对于动态规划很苦恼吧！我也是。。。所以呢给大家带来了这个PPT。（第9章 第3节 动态规划经典题(C++版)）
动态规划讲义.ppt
07-14
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果
动态规划模型和优化方法讨论.ppt
02-16
动态规划模型和优化方法讨论.ppt 清华大学
【算法】浅析动态规划
Young_Pro的博客
07-23 1244
动态规划的基本原理是将复杂问题分解为若干个相互重叠的子问题，从最简单的子问题开始求解，并将子问题的解存储起来，避免重复计算。最后，通过子问题的解得到原问题的解。
2025.4.19动态规划学习之最短编辑距离（线性DP）
最新发布
Jdhhsuhs的博客
04-19 1184
比如：最长。
动态规划算法详解
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m0_54615144的博客
07-27 2万+
动态规划算法通常用于求解具有最优性质的问题 基本概念 动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划(DP)。 基本思想与策略 基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。...
动态规划：数位DP
xhyu61的博客
05-07 369
所谓的人类，是连短短十分钟也等不起的！ ——《Angel Beats!》仲村由理
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