文章标题借用了Hawstein的译文《动态规划:从新手到专家》。
1. 概述
动态规划( Dynamic Programming, DP)是最优化问题的一种解决方法,本质上状态空间的状态转移。所谓状态转移是指每个阶段的最优状态(对应于子问题的解)可以从之前的某一个或几个阶段的状态中得到,这个性质叫做最优子结构。而不管之前这个状态是如何得到的,这被称之为无后效性。
DP问题中最经典的莫过于01背包问题:
有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i],价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。
用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值;则其状态转移方程:
f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}
“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题,若只考虑第i件物品的策略(放
本文介绍了动态规划的基本概念,包括最优子结构和无后效性,并通过01背包问题阐述了状态转移方程。接着,文章详细解说了LeetCode中的多个动态规划题目,如子数组最大和、买卖股票的最佳时机系列问题,以及Jump Game、Climbing Stairs等,展示了动态规划在解决实际问题中的应用。
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