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什么是动态规划看到把原始问题划分成一系列子问题，我们很容易想到分治算法，但是对于分治算法，很可能会遇到子问题被重复使用 就像下面这个矩阵连乘，分解为子问题就会出现三个重复子问题，用分治算法时，就会重复计算相同的子问题，使程序效率变得低下所以，这就是动态规划的用武之地：对于一个问题，可分为多个相关子问题，子问题的解被重复使用矩阵连乘问题对于矩阵连乘，假设A为10 * 100 的矩阵， B为100 *

动态规划前面一篇博文动态规划 矩阵连乘问题，学习了什么是动态规划，以及什么时候该用动态规划，总得来说就是： 当一个问题可以被分成若干个子问题求解，且子问题可以优化子结构，存在子问题重复的时候，就可以使用动态子结构。最长公共子序列问题最长公共子序列的定义：我们来考虑一下如何分为子问题设 两个序列分别为 X = {x1, x2, x3 …….xm}， Y = {y1， y2, y3 ……yn}，他们的

题目You are climbing a stair case. It takes n steps to reach to the top.Each time you can either climb 1 or 2 steps. In how many distinct ways can you climb to the top?这是一个爬楼梯问题，给定楼梯层数n，每一步只能走1层或者2层，问上到楼

之前讲过了动态规划的几个例子，分别是动态规划 矩阵连乘问题 和 动态规划 最常公共子序列问题，学习了动态规划的使用，而01背包问题作为动态规划的经典问题，同时对贪心算法也是一个很重要的补充，所以也必须掌握01背包问题的原理和实现。01背包问题题目描述：有编号分别为a,b,c,d,e的五件物品，它们的重量分别是2,2,6,5,4，它们的价值分别是6,3,5,4,6，现在给你个承重为10的背包，如何让