动态规划类-算法（python）

经典算法题解
最新推荐文章于 2024-07-19 23:07:52 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-19 23:07:52 发布 · 306 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#算法

 

零钱兑换I / 零钱兑换II ：  https://blog.youkuaiyun.com/Turbo_Come/article/details/106174128

 

打家劫舍/最长上升子序列 ：https://blog.youkuaiyun.com/Turbo_Come/article/details/106174080

 

解码方法： https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/106173890

 

爬楼梯：https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/106173849

 

正则表达式匹配： https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/106173055

 

矩阵网络最优路径问题集：https://mp.youkuaiyun.com/console/editor/html/104189573

 

Turbo_Come
关注
python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)
qq_42852699的博客
09-08 1248
它通过将原问题分解为若干子问题，逐个求解子问题的最优解，从而得到原问题的最优解。= s2[j-1]时，dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。其中，dp[i-1][j]表示不选第i个物品，dp[i-1][j-w[i]]+v[i]表示选择第i个物品。当s1[i-1] == s2[j-1]时，dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；初始状态为dp[0][j] = 0和dp[i][0] = 0。初始状态为dp[i][0] = 0和dp[0][j] = 0。
Python之动态规划算法
夜空下的凝视
04-15 4575
动态规划算法： 是一种解决棘手问题的方法，它将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题。但仅当每个子问题都是离散的，即不依赖于其他子问题时，动态规划才管用。 在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。 设计动态规划解决方案的通用小贴士： 1、每个动态规划算法都从一个网格开始。 2、单元格中的值通常就是要优化的值。 3、每个单元格都是一个子问题，因此应考虑如何将问题分成子问题，这...
python算法之动态规划讲解
qq_51718832的博客
01-07 1992
初识动态规划 在将动态规划之前，我们来继续深入了解以下递归，这样有利于我们对动态规划的了解， 我们还是以斐波那契数列为例，这里我们已经写下了如下的代码： def x(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return x(n-1) + x(n-2) 但是我们会发现每个问题被我们分解成为了两个问题，但是我们想一想？这时候时间复杂度不就变成了2**n,这会导致计算十分费时间，我们
Python算法：动态规划
根号下的麻辣烫
08-28 8122
转载自伯乐在线     本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比 大家都知道，动态规划算法一般都有下面两种实现方式，前者我称为递归版本，后者称为迭代版本，根据前面的知识可知，这两个版本是可以相互转换的 1.直接自顶向下实现递归式，并将中间结果保存，这叫备忘录法； 2.按照递归式自底向上地迭代，将结果保存在某个数据结构中求解。 ...
动态规划算法python_python算法动态规划
weixin_39625563的博客
11-29 286
python动态规划​ 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法百度百科。​动态规划要点：最优子结构，边界，状态转移函数。最优子结构：在每个阶段最优状态可以从之前某个阶段的状态直接得到边界：最小子集的解状态转移函数：从一个阶段向另一个阶段过渡的具体形式，描述两个相邻子问题之间关系几个简单例子：假设你正在...
机器人轨迹规划RRT-RRPstar-informed RRPstar-PRM算法python代码
03-13
Python作为一门广泛使用的编程语言，具有丰富的库支持，适合实现这类算法。在提供的"sampleMethod"文件中，我们可以期待看到如何使用Python编写RRT、RRT*、RRPstar、informed RRT*以及PRM的代码示例。这些代码可能...
python动态规划背包问题算法-01背包问题（动态规划算法）.pdf
05-01
总的来说，动态规划的01背包问题解决方案提供了一种有效的方法来解决资源有限条件下的优化问题，它通过状态转移和记忆化技术大大减少了计算量，是解决这类问题的标准工具。在Python编程中，利用二维数组和迭代的方式...
基本0-1背包问题动态规划算法python实现
03-12
在Python中实现0-1背包问题的动态规划算法，首先需要定义物品的重量、价值和背包容量，然后编写递推公式进行填充。基本的Python代码可能如下： ```python def knapsack(weights, values, capacity): n = len...
强化学习算法-基于python的策略迭代算法policy_iteration实现
06-02
在Python中，这通常通过动态规划的方法实现，如贝尔曼方程，迭代更新每个状态的价值，直到收敛。 2. 策略改进：策略改进是根据当前的值函数找到一个更好的策略π'。对于每一个状态s，选取具有最大Q值的动作a，即Q(s...
leetcode分类-Algorithm-leetcode-python:python刷leetcode，整理算法笔记
06-30
《Python刷LeetCode算法笔记详解》 在编程学习与进阶的过程中，LeetCode作为一个全球知名的在线编程挑战平台，为开发者...现在，让我们一起打开"Algorithm-leetcode-python-master"，踏上这段富有挑战的算法之旅吧！
用python实现动态规划算法
范枝洲的博客
02-15 2039
用python 实现 动态规划 算法
【数据结构与算法python】动态规划算法
思南的博客
09-03 397
1、概念解释 2、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。 3、例子 （1）找零兑换问题 1）引入 2）代码实现 在这里插入代码片 （2）图书馆大盗问题 1）引入 2）代码实现 ...
详解动态规划算法(Python)
skysenlin的专栏
11-08 7432
动态规划解题四组成部分 1、确定状态 解动态规划的时候需要一个数组，数组的每个元素F[i]，或者F[i,j]代表什么需要明确； 确定状态需要两个意识： 1.1 最后一步 k枚硬币a a a...a，面值加起来应该等于11，最后的硬币是a1.2 子问题 除掉最后一枚硬币，前面的k-1枚硬币加起来应该等于27-a​​​​​​​,因为是最有策略，所以拼出 2、建立状态转移方程 3、初始条件和边界情况 4、计算顺序 ...
动态规划（Python）
1
08-09 5996
动态规划学习笔记
算法学习——动态规划（Python代码）
kstt20230206的博客
06-30 4747
我们来看这样一个问题我们直觉会怎么想？你有三种硬币，分别面值2元、5元和7元，每种硬币都有足够多，买一本书需要27元，如何用最少的硬币组合起来正好付清，不需要对方找钱• 最少的硬币组合➡尽量用面值大的硬币√ 7+7+7=21√ 21+5=26√ 这样显然拼不出来• 改一下思路➡先用面值大的硬币,最后如果可以用一种硬币付清就行√ 7+7+7=21√ 这次应该对了吧，其实正确答案是：7+5+5+5+5=27，5枚所以我们需要更加科学的方法来计算这个问题。
python 实现动态规划
热门推荐
liulanba的博客
03-24 1万+
程序输出了最大价值以及选择的物品索引，使用二维数组 dp 来存储子问题的最优解，其中 dp[i][j] 表示在考虑前 i 个物品，且背包容量为 j 的情况下的最优解。step 3：边缘状态构造好以后，遍历矩阵，补全矩阵中每个位置的dp数组值：如果当前的位置是(i，j)，上一步要么是(i−1,j)往下，要么就是(i,j−1)往右，那么取其中较小值与当前位置的值相加就是到当前位置的最小路径和，因此状态转移公式为dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1])+matrix[i][j]
算法之【动态规划】详解（python）
阿旭的博客
11-30 6239
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。 核心思想 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，然后在其中找最值。但是我们在求解过程中， 需要避免重复计算从而更快速的找到答案 。 动态规划三要素 最优子结构：原问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，
python 动态规划算法
yang_gor_1024的博客
10-28 919
python 动态规划 你有三枚硬币， 面值分别是A=[2，5，7] 每种硬币足够多，买一本书需要x=27元，如何用最少的硬币组合正好付清，不需要对方找钱。 """ 1.确定状态 假设最优解为K a1+a2+...+ak 1.1 最后一步：假设最优解为 27 - ak 1.2 子问题： 求27-ak最优解f(x) ---> [f[x-2] +1、 f[x-5] +1、 f[x-7] +1] 2. 转移方程式：f(27) = min(f[25] +1, f[22] +1, f[20] +1) 3.初
python实现动态规划算法
最新发布
qq_42568323的博客
07-19 1303
通过上述示例，我们可以看到动态规划解决问题的一般步骤和思想。动态规划在解决许多具有重叠子问题和最优子结构性质的问题中非常有效，例如背包问题、最长公共子序列、编辑距离等。在实际应用中，动态规划需要合理设计状态和状态转移方程，并注意空间和时间复杂度的优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值