能否采用动态规划的标志

最新推荐文章于 2025-05-05 17:33:43 发布
最新推荐文章于 2025-05-05 17:33:43 发布
阅读量604 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 算法与数据结构
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/buaa_shang/article/details/8206400
博客主要提及两个关键判断点，一是能否找到最优子结构，二是子问题是否重叠，这些内容与算法设计等信息技术领域密切相关。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.能否找到最优子结构

2.子问题是否重叠


算法之动态规划（Dynamic Programming）
强子的博客
08-18 2万+
1、介绍 （1） 　　动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种有效的数学方法，他是美国学者Richard.bellman在1951年提出的，1957年他的专著《动态规划》的问世标志着运筹学的一个重要分支—-动态规划的诞生。 　　所谓多阶段决策问题是指这样一类问题，该问题的决策过程时一种在多个相互联系的阶段分别作出决策以形成序列决策的过程，而这些决策均是根据总体最优化这一共同的目标而采取的。 ...
动态规划（一）
m0_47498690的博客
08-21 1316
动态规划是运筹学的一个分支，是求解多阶段决策过程最优化问题的数学方法。动态规划在经济管理、工程技术、工农业生产及军事部门中都有着广泛的应用，并且获得了显著的效果。学习动态规划，我们首先要了解多阶段决策问题。最短路径问题：背包问题：生产决策问题**：企业在生产过程中，由于需求是随时间变化的，因此企业为了获得全年的最佳生产效益，就要在整个生产过程中逐月或逐季度地根据库存和需求决定生产计划。机器负荷分配问题：某种机器可以在高低两种不同的负荷下进行生产。要求制定一个五年计划，在每年开始时，决定如何重新分配完好的机器
动态规划 路径
yake1965
08-15 1070
动态规划 路径
专业学习｜动态规划（概念、模型特征、解题步骤及例题）
weixin_63253486的博客
09-22 2110
本文详细介绍了动态规划的基本构成、分类扩展、例题及解题步骤，通过本文可建立对动态规划的总体认识。
动态规划的图像压缩问题
qq_51501845的博客
05-16 2061
动态规划的图像压缩问题2022.5.15动态规划的图像压缩问题问题描述（参照算法设计与分析教材）举例动态规划解决问题 2022.5.15 动态规划的图像压缩问题 问题描述（参照算法设计与分析教材） ​ 计算机中的图像由一系列像点构成，每个像点称为一个像素，图像分辨率越高，使用的像素就越多，例如Windows桌面的图片经常使用的设置是1024×768个，大概达到106量级.图像传输和视频处理有时在1秒钟内要处理几十帧图片，这些图片的像素就很可观了，因此图像处理常常需要大量的存储空间和高的处理速度，图像压缩问
动态规划经典问题整理
alim2012的博客
09-15 5019
史上最全最丰富的“最长公共子序列”、“最长公共子串”问题的解法与思路 https://blog.youkuaiyun.com/wangdd_199326/article/details/76464333 动态规划-----两个字符串交叉组成第三个字符 https://blog.youkuaiyun.com/smallfish_love/article/details/52277838 动态规划解决01背包问题 ..................
无人驾驶路径规划（三）局部路径规划-Frenet坐标系下的动态轨迹规划
热门推荐
m0_55205668的博客
05-21 2万+
前言：对于无人驾驶路径规划系列的第二篇RRT算法的改进部分，由于有些内容属于个人想到的创新点，有想法投一篇小论文所以暂时没有公开，等后续完成后我会再公开介绍。今天第三篇内容开启一个新的算法介绍：Frenet坐标系下的动态规划。我花了将近半个月的时间来了解、研究算法原理，理解网上python开源的代码，最后根据个人理解在matlab上进行了复现。如果还没有看过我前面文章的读者，可以点击下方的传送门： 无人驾驶路径规划（一）全局路径规划 - RRT算法原理及实现 同样，如果文中有错误或侵权的地方还请各位读者
动态规划例题详解（四）
continue_gdufe的博客
12-07 1152
动态规划前言背包问题基础01背包理论基础二维dp数组背包滚动数组背包总结 前言 转眼，我们已经接触了动态规划三天了。从一开始的萌新小白，到会使用五步法解决一些动态规划的经典例题了。今天开始，我们要开始的内容，可谓是经典得不能再经典的背包问题，话不多说我们直接进入正题。 背包问题基础 常见的背包问题有三种：01背包、完全背包还有多重背包。我们要掌握的是01背包和完全背包，多重背包可做拓展了解。看到这里不少人还是懵逼的状态吧，没关系，我也是( ﹁ ﹁ ) ~→。 怎么区分这三种背包呢，或者这三种背包是什么意
动态规划
追求卓越583的博客
05-12 1627
基本思想：    动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。区别：    与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免...
动态规划解决带限制条件的DP问题
AI天才研究院
05-05 940
状态转移约束（如依赖关系、互斥条件）资源限制（如容量、数量、时间窗口）顺序约束（如任务执行顺序、事件发生顺序）多维约束（多维度资源限制、多目标优化）通过理论分析与实战案例，建立从问题建模到高效实现的完整方法论，适用于算法设计、系统优化、运筹学等领域的约束求解场景。核心概念：定义带限制DP的核心要素，对比传统DP的差异数学建模：约束条件的形式化表达与状态转移方程构建算法实现：通过Python代码演示约束处理的关键技术优化策略：状态空间压缩、转移条件剪枝等工程技巧实战案例。
基于视觉导航与动态路径规划的多AGV智能快递分拣系统-采用编码标志视觉定位与改进A算法的自动化物流解决方案-用于解决人工分拣效率低下问题的智能仓储管理系统-包含Java调度系统-.zip
08-12
通过编码标志视觉定位技术和改进A算法的动态路径规划，多AGV智能快递分拣系统能够有效地解决人工分拣效率低下的问题，实现智能仓储管理系统的自动化物流解决方案。该系统能够适应不同的工作环境和分拣需求，极大地...
基于视觉导航与多AGV协同的智能物流分拣系统-快递包裹自动化分拣-多机器人路径规划与调度-视觉定位与动态路径优化-用于提高物流分拣效率降低人工成本-采用编码标志视觉导航技术-改进A.zip
最新发布
08-16
首先，系统采用的视觉导航技术是一种编码标志视觉导航，这使得AGV能够在复杂的物流环境中准确地定位和导航。这种技术通过在仓库中设置特定的编码标志，利用视觉传感器来识别这些标志，从而指导AGV进行准确的移动。...
表达式树
buaa_shang的专栏
06-18 1万+
用到了栈，并且递归实现了中序遍历，后序遍历，前序遍历。 同时应该学会union的使用方法。 基础知识： 一、表达式树          表达式树的树叶是操作数(operand)，加常数或变量名字，而其他的结点为操作数(operator)。由于这里所有的操作都是二元的，因此这棵特定的树正好是二叉树，虽然这是最简单的情况，但是结点还是有可能含有多于两个的儿子，这里我们不讨
图的邻接表表示法的实现
buaa_shang的专栏
08-27 1万+
#include #include #define MaxVertexNum 50 typedef struct node *EdgeNode; typedef struct vnode *VertexNode; typedef struct graph *ALGraph; struct node { //边表节点 int adjvex; //邻接点域 EdgeNode
KMP算法--转
buaa_shang的专栏
08-11 7881
作者： 阮一峰 日期： 2013年5月 1日 字符串匹配是计算机的基本任务之一。 举例来说，有一个字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"，我想知道，里面是否包含另一个字符串"ABCDABD"？ 许多算法可以完成这个任务，Knuth-Morris-Pratt算法（简称KMP）是最常用的之一。它以三个发明者命名，起头的那个K就是著名科学家Donald Knuth。
Fibonacci数列的各种解法
buaa_shang的专栏
03-13 6383
Fibonacci数列：   　　描写了动物滋生数量、植物花序改变等大措施则。作为一个经典的数学识题，Fibonacci数列常作为例子展目前途序设计、数据构造与算法等多个相干学科中。 　　下面容易地分析一下常见的Fibonacci数列求解算法。 　　1、递归法。大多数教材在解说递归算法时总迷恋以Fibonacci数列为例，这是因为我们能够直观地从定义公式的第三行看出Fibonacci数列的
求最长子序列和
buaa_shang的专栏
06-09 4956
法一：O（n^3） #include #include int sub_Sum(int a[], int left, int right) { int i, temp_sum = 0; for(i = left; i <= right; i++) { temp_sum += a[i]; } return temp_sum; } in
栈的应用---平衡符号
buaa_shang的专栏
06-17 3930
判断一行字符串输入"各种括号"是否是合法的-----------------------栈用数组实现 如：[()]是合法的(balance) [(])是不合法的(imbalance) #include #include #include typedef struct Mystack *Stack; struct Mystack { int Capacity;
用栈计算逆波兰式
buaa_shang的专栏
06-18 2957
#include #include #include typedef struct Mystack *Stack; struct Mystack { int Capacity; /* 栈的容量 */ int Top_of_stack; /* 栈顶下标 */ int *Array; /* 存放栈中元素的数组 */ }; /* 栈的创建 */
动态规划：发展、方法与应用实例
静态规划问题，如线性规划和非线性规划，只要适当引入时间维度，也能采用动态规划的方法求解。然而，与线性规划有明确的数学表达式和规则不同，动态规划更强调问题的具体分析和创新性建模，因为它不是通用的算法，...
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