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

    动态规划主要用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是,将原问题分解为相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。

 

应用动态规划有两个基本条件:

1.最优子结构

将问题分解为子问题,子问题最优解决定全局最优解。

2.子问题重叠性质

子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。

动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只计算一次,然后将其计算结果保存在一个表格(数组)中,当再次需要计算已经计算过的子问题时,只是在表格中简单地查看一下结果,从而获得较高的效率。

 

通常动态规划算法有两种方式:自顶向下和自底向上。

1.自顶向下

是一种递归前进的设计策略。递归步骤首先查看数组中是否存在已被计算的结果。如果存在,直接返回此结果,如果不存在,那么递归就首先执行计算,然后将计算结果写入数组。这样可以使得后面的递归步骤能够对其进行访问。自顶向下编程也被称为:记忆(memorization)。

2.自底向上

将递归算法替换为使用存储容器和迭代的算法。它从最底层顺序填充容器(数组),迭代过程每个步骤都是用先前计算好的值来计算下一个值。

 

/**
 * dynamic programming
 * @author wll
 *
 */
public class DynamicProgramming {
 
 public static void main(String[] args) {
  int result=binomial(88,7);
  System.out.println(result);
  //----------------------------
  final int NUM = 40;
  int[]flist=new int[NUM+1];  
  int f=fibDynamic(NUM,flist);
  System.out.println(f);
  //-----------------------------
  int f2=fibDynamic2(NUM);
  System.out.println(f2);
 }
 
 /**bottom-up dynamic programming
  * compute C(n,k) with time efficiency O(n)
  *
  * @return return C(n,k)
  */
 private static int binomial(int n,int k){
  //create an n+1 by k+1 matrix
  int[][]C=new int[n+1][k+1];
  
  //rows range from 0 through n
  for(int i=0;i<=n;i++){
   int min=i>k?k:i;
   //only generate columns 0 through min
   for(int j=0;j<=min;j++){
    //C[i][j]=1 when j==0 or j==i
    if(j==0 || j==i)
     C[i][j]=1;
    else
     C[i][j]=C[i-1][j-1]+C[i-1][j];
   }
  }
  //return the entry C(n,k)
  return C[n][k];
 }
 /**
  * up-bottom dynamic programming
  * @param n
  * @param fibs
  * @return
  */
 private static int fibDynamic(int n,int[]fibs)
 {
  //initialize the value with -1
  int fibValue=-1;
  
  //first search the array
  if(fibs[n]>0)
   return fibs[n];
  
  //n==0 set fibValue 0;
  //n==1 set fibValue 1
  if(n<=1)
   fibValue=n;
  else
  fibValue=fibDynamic(n-1,fibs)+fibDynamic(n-2,fibs);
  //set the value fibValue to fibs[n]
  fibs[n]=fibValue;
  
  //return the entry fib(n)
  return fibValue;
  
 }
 /**
  * bottom-up dynamic programming
  * @param n
  * @return the result of fibonacci
  */
 private static int fibDynamic2(int n)
 {
  //create an n+1 array
  int[]fibs=new int[n+1];
  //initialize
  fibs[1]=1;
  fibs[2]=1;
  
  //range from 3 through n
  for(int i=3;i<=n;i++)
  {
   //fill the array,generate fibs(i)
   fibs[i]=fibs[i-1]+fibs[i-2];
  }
  
  return fibs[n];
 }
 /**
  * recursive method with low efficiency.
  * compute the value of C(n,k)
  *
  * @param n
  * @param k
  * @return the result of C(n,k)
  */
 private static int binomial2(int n,int k){
  if(k>n)
   throw new
   IllegalArgumentException("wrong arguments!!!");
  //C(n,k)==1 when k==0 or n==k
  if(k==0 || n==k)
   return 1;
  else
   return binomial2(n-1,k-1)+binomial2(n-1,k);
 }
}

 

【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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