钢筋分割问题
长度i对应价格p(i)
那么给定长度i，如何分割才能够使得收益最大呢？
动态规划是将问题划分子问题然后求解，所以动态规划的前提是问题是可分解成子问题的。
由于每一节都有两种情况分，或者部分，所以总共有2^(n-1)次方的分解方法。
解法一：
cutFc(int n,p)
{
int q;
if n == 0
return 0;
else
q=0;
for(i=1;i<=n;i++)
q = max(q,p[i]+cutFc(n-i,p));
return q;
}
解法二：
带备忘录的算法解决方案,只是加了一个变量的存储功能就让整个效率高了起来：
cutFc(int n,p，int *r )
{
int q;
if(r[n]>=0)
return r[n];
if n == 0
return 0;
else
q=0;
for(i=1;i<=n;i++ )
q = max(q,p[i]+cutFc(n-i,p ) );
r[n] = q;
return q;
}
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长度i对应价格p(i)
那么给定长度i，如何分割才能够使得收益最大呢？
动态规划是将问题划分子问题然后求解，所以动态规划的前提是问题是可分解成子问题的。
由于每一节都有两种情况分，或者部分，所以总共有2^(n-1)次方的分解方法。
解法一：
cutFc(int n,p)
{
int q;
if n == 0
return 0;
else
q=0;
for(i=1;i<=n;i++)
q = max(q,p[i]+cutFc(n-i,p));
return q;
}
解法二：
带备忘录的算法解决方案,只是加了一个变量的存储功能就让整个效率高了起来：
cutFc(int n,p，int *r )
{
int q;
if(r[n]>=0)
return r[n];
if n == 0
return 0;
else
q=0;
for(i=1;i<=n;i++ )
q = max(q,p[i]+cutFc(n-i,p ) );
r[n] = q;
return q;
}
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