动态规划详解

最新推荐文章于 2025-09-12 02:30:00 发布
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本文对比了深度、宽度、动态规划（均一代价）、最佳优先和A*算法在状态空间图搜索中的应用与表现，深入解析每种算法的特点与适用场景。

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对状态空间图搜索的几种算法比较（图）【深度、宽度、动态规划（均一代价）、最佳优先和A*算法】

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C++动态规划详解
weixin_51951103的博客
09-11 2万+
动态规划思想 一、动态规划概念： 动态规划（dp）是研究多步决策过程最优化问题的一种数学方法。在动态规划中，为了寻找一个问题的最优解（即最优决策过程），将整个问题划分成若干个相应的阶段，并在每个阶段都根据先前所作出的决策作出当前阶段最优决策，进而得出整个问题的最优解。即记住已知问题的答案，在已知的答案的基础上解决未知的问题。 在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。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
动态规划学习：数塔问题详尽分析
剑锋OI SharpSwordOI
11-22 7696
数塔问题是我们学习动态规划的入门问题：数字三角形(POJ1163) **在上面的数字三角形中寻找一条从顶部到底边的路径，使得路径上所经过的数字之和最大。路径上的每一步都只能往左下或 右下走。只需要求出这个最大和即可，不必给出具体路径。 三角形的行数大于1小于等于100，数字为 0 - 99。 输入格式： 5 //表示三角形的行数 接下来输入三角形 7 3
动态规划 详解
T_Y_F_的博客
11-21 1467
动态规划 详解
动态规划详解Python
qq_34184505的博客
06-28 6014
它通常用于优化问题，其中问题可以被分解成一系列重叠子问题，通过存储并重复使用已经解决过的子问题的解，可以避免重复计算，从而提高算法的效率。问题：有一个数组，求其中两个数x,y，满足x的索引小于y的索引，使得 x-y 最大。例如 arr = [3,7,2,6,4,1,9,8,5]， 最大回撤是6，对应的x=7,y=1。例如：arr = [1,5,-10,2,5,-3,2,6,-3,1]. 输出为：12。动态规划算法通常具有较高的时间复杂度，但通过存储已解决的子问题的解，可以大大减少重复计算，提高算法效率。
动态规划详解及 C/C++ 示例
2301_77046593的博客
05-08 1616
动态规划是一种常用的算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。它通过将问题分解为较小的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而高效地解决问题。
看一遍就懂：动态规划详解
m0_74091276的博客
07-16 4650
动态规划是一种将问题“分而治之”的高效方法，核心在于拆分子问题、保存中间结果、避免重复计算。它适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。通过本篇文章的青蛙跳台阶与最长递增子序列两个案例，我们掌握了从状态定义、边界处理、状态转移方程推导到代码实现的完整套路。只要理解了这些关键步骤，动态规划其实并不难，是值得深入掌握的重要算法技能。
区间动态规划详解
7.15之前尽量一天一更，更新C++，Java的相关代码知识（基础）
07-10 2106
区间DP的核心状态定义为：dp[i][j]：表示序列/区间[i, j]上的最优解（或某种状态）通过枚举区间内的划分点k，将大区间[i, j]拆分成两个子区间[i, k]和[k+1, j]// 通常使用二维dp数组// dp[i][j] 表示区间[i, j]的答案破环成链：解决环形区间问题前缀和优化：快速计算区间和记忆化搜索：替代迭代DP（代码更简洁）k < j;++k)状态压缩：当区间长度较小时用位运算解题步骤识别区间特征定义DP状态推导转移方程处理边界条件。
动态规划详解：从入门到精通
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
09-12 2450
动态规划（Dynamic Programming，DP）是算法设计中的一种重要思想，广泛应用于各类优化问题。本文将深入讲解动态规划的基本概念、核心要素、解题步骤和经典问题。我们将通过背包问题、爬楼梯问题、编辑距离等经典案例，详细介绍动态规划的思维过程和实现方法。文章包含丰富的图示和Python代码示例，帮助读者掌握动态规划的精髓，提升算法设计和问题解决能力。动态规划是一种强大的算法设计技术，适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。识别问题特征：判断问题是否适合用动态规划解决定义状态。
Python动态规划详解：从数字三角形到经典案例实战
蓝海琴泉的博客
03-17 992
通过数字三角形详解动态规划核心思想，提供多版本代码实现及LeetCode练习题，助新手掌握DP解题模板与优化技巧！
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
12-07
yubaolee_OpenAuthNet_25456_1764964690631.zip
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）内容概要：本文主要围绕《基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）》展开，介绍了利用Matlab进行电池充电控制策略的仿真与比较研究。重点对比了PID控制器与电流控制器在电池充电过程中的性能表现，涵盖系统建模、控制算法设计、仿真分析及结果评估等内容，旨在为电池管理系统中的充电控制提供优化方案和技术参考。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电池管理系统中充电控制策略的设计与优化；②开展PID控制与电流控制在动态响应、稳定性、充电效率等方面的性能对比研究；③支持教学实验、科研仿真及实际工程项目中的控制器选型与验证。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码进行仿真实践，重点关注控制器参数设置、系统响应曲线分析及不同工况下的性能差异，同时可扩展至其他先进控制算法（如模糊控制、自适应控制）的对比研究，以深化对电池充电控制技术的理解与应用。
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
12-07
一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-08
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
ACM算法竞赛题解与优化技巧 练习题
12-07
ACM算法竞赛题解与优化技巧
优化调度基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）
12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
基于CNN的医疗影像智能分析与辅助诊断系统设计与实现源码.zip
12-07
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这是一个基于Docsify构建的综合性个人技术学习笔记与知识管理仓库用于系统化记录和整理作者在多个编程语言开发框架系统架构及计算机科学核心领域的自学心得实践总结与参考资料_.zip
12-07
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动态规划详解与应用
"动态规划是一种求解最优化问题的数学方法，由美国数学家R.E.Bellman在20世纪50年代提出，主要用于解决多阶段决策过程中的优化问题。它将复杂问题分解为一系列相互关联的子问题，通过逐个解决这些子问题来找到全局最...
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