动态规划

最新推荐文章于 2025-06-22 14:42:30 发布
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本文记录了作者在解决AC题目过程中使用动态规划(dp)方法的心得体会，并推荐了两篇优秀的在线文章供读者深入学习。

今天ac一道题目，里面用到了dp，就索性巩固学习一下。网上搜到2篇不错的文章，特记录之，同时感谢作者的分享。

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html

http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html

动态规划解决TSP问题用动态规划算法求解TSP，数据为Solomon数据集的c101文件读取，可视化路径图，用图展示每次迭代的最
10-22
动态规划是一种解决问题的有效方法，尤其在处理具有重叠子问题和最优子结构的复杂问题时。旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题，它的目标是找到一个城市的最短可能路线，使得...
动态规划详解
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什么是动态规划？ 动态规划（英语：Dynamic programming，简称 DP），是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，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。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 method for solving a complex problem by breaking it down into a collection of simpler su...
动态规划经典例题
weixin_43988686的博客
12-13 2337
最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）问题是计算机科学中的一个经典问题，它要求找出两个序列（通常是字符串）的最长公共子序列，且要求子序列中的元素在原序列中是连续的。斐波那契数列定义为：F(0)=0, F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)（n>=2）。问题描述：给定两个字符串 str1 和 str2，求将 str1 转换为 str2 的最小编辑距离。问题描述：在一个二维矩阵中，从左上角到右下角，只能向右或向下移动，求路径的最小和。
【算法】动态规划
小匠码农
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动态规划、最长公共子序列
动态规划算法
Allence的博客
04-08 2万+
一、动态规划算法思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。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，然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，
动态规划算法思想讲解
总裁余（余登武）博客
12-26 2120
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种解决问题的算法思想，它将一个大问题拆分成多个相互重叠的子问题，并且通过解决这些子问题来求解原始问题。
动态规划算法：背包问题
2301_79881188的博客
06-02 8749
背包问题概述背包问题概述背包问题 (Knapsack problem) 是⼀种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定⼀组物品，每种物品都有⾃⼰的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最⾼。根据物品的个数，分为如下⼏类：•01 背包问题：每个物品只有⼀个•完全背包问题：每个物品有⽆限多个•多重背包问题：每件物品最多有 si 个•混合背包问题：每个物品会有上⾯三种情况......•。
一文搞懂动态规划：从入门到精通
大雨的博客
06-22 7109
定义状态是动态规划解题的第一步，也是非常关键的一步。它的本质是找到一种合适的方式来描述问题的子问题，使得我们能够通过求解这些子问题，最终得到原问题的解。在定义状态时，我们需要思考哪些信息能够完整地描述问题在某个阶段的情况，这些信息就是我们用来定义状态的变量。以经典的斐波那契数列问题为例，斐波那契数列的定义是：\(F(0)=0\)，\(F(1)=1\)，\(F(n)=F(n - 1)+F(n - 2)\)（\(n\geq2\)）。
动态规划有哪些经典题目？
Good_tea_h的博客
07-25 1720
设rn为长度为n的钢条能获得的最大收益，则rn就是我们要找的最优解。
动态规划/贪心算法
奈葵同学的博客
03-02 2078
是一种用于解决优化问题的算法设计技术，尤其适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它通过将复杂问题分解为更简单的子问题，并保存这些子问题的解以避免重复计算，从而提高效率。
会议安排（贪心算法和动态规划） 贪心算法和动态规划.pdf
04-08
会议安排（贪心算法和动态规划） 会议安排问题是计算机科学中的一种经典问题，目的是在一系列活动中选择尽可能多的活动，使得每个活动的结束时间不早于下一个活动的开始时间。这个问题可以使用贪心算法和动态规划两...
代码 随机动态规划的实例的matlab代码
06-04
代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的matlab代码代码 随机动态规划的实例的...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
ACM动态规划技巧与总结
动态规划是算法设计中的一种方法，它将一个复杂的问题分解成更小的子问题，通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划特别适用于具有重叠子问题和最优子结构特性的问题，广泛应用于ACM国际大学生程序设计竞赛...
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