深入理解动态规划dp思想及其经典问题

最新推荐文章于 2024-08-02 12:09:34 发布
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本文精选了两篇技术博客，分别深入探讨了算法优化策略与实践，以及前端开发中常见问题的解决方案。通过具体案例分析，提供了实用的代码示例与最佳实践，适合各水平的技术人员阅读。

https://www.cnblogs.com/cruelty_angel/p/10576617.html
https://www.iteye.com/blog/kickcode-2260196

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38、深入解析动态规划算法及其应用
salt的博客
07-10 101
本文深入解析了动态规划算法的基本概念、核心思想及其实现方法，探讨了动态规划在多个领域的应用，如背包问题、最短路径、编辑距离等。文章还介绍了优化技巧，包括状态压缩、滚动数组等，并通过实际案例展示了动态规划的强大功能。此外，动态规划与其他算法的结合及其在不同领域的扩展应用也得到了详细阐述，为读者提供了一个全面理解动态规划的视角。
有关动态规划的一些理解
ecjtu_acm_菜鸟—鱼尾尾
07-12 965
动态规划的概念 在上例的多阶段决策问题中，各个阶段采取的决策，一般来说是与时间有关的，决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，故有“动态”的含义，称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。 与穷举法相比，动态规划的方法有两个明显的优点: (1)大大减少了计算量 (2)丰富了计算结果 应用动态规划要注意阶段的划分是关键，必须依据题意分析
动态规划DP
10-04 291
动态规划问题的解题思路 动态规划问题的复杂性在于各阶段决策之间的相互关 系。如从A点出发有三种选择: B1，B2,或B3。 如果仅考虑1段内 最优, 自然就选从A到B1,但从整 体最优考虑，从A到E的最短路却经过B3，不经过B1。 因此，分段孤立地从本段最优考虑，总体不一定最优。 如果把从A到E的所有可能路线(共18条)都列举 出来，找出最短一条，这不仅费事，而且当阶段数一 多时就很难办到 用动...
动态规划（DP）问题分析汇总
JUNE DIARY
03-14 529
问题一： LeetCode 53. Maximum Subarray求最小和 Find the contiguous subarray within an array (containing at least one number) which has the largest sum. For example, given the array [-2,1,-3,4,-1,2,1,
动态规划(DP)
bestrivern的博客
12-24 2433
一.DP简介 1.定义：动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其他局部解。依次解决各子问题，最...
基于Faster RCNN，如何画出类别的Precision-recall曲线？
keep_early的博客
01-18 7023
今天早上动力满满，早起先写个博客！ 话说前两个月，运行了Faster RCNN的源码，效果不错，但是没有把Precision-recall曲线可视化出来。 本教程主要参考：1.Faster RCNN画PR曲线 2.https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn/issues/670 什么是AP？什么是mAP? AP衡量的是学出来的模型在每个类别上的好坏，m...
动态规划与0/1背包问题：深入解析
2301_80377335的博客
08-02 1810
这是因为在计算 dp[i][j]时，只需要参考 dp[i−1][j]和 dp[i−1][j−wi] 两个状态，因此可以使用一维数组进行优化。通过本文的详细解析和多个例题的讲解，我们可以深入理解动态规划及其在0/1背包问题中的应用。因此，状态转移方程为： dp[i][j]=max⁡(dp[i−1][j],dp[i−1][j−wi]+vi)// 创建一个二维数组 dp，大小为 (n+1) x (W+1)，并初始化为 0。// 最终结果是 dp[n][W]，即考虑所有物品在最大重量 W 时的最大价值。
动态规划算法详解：理论基础、应用实例及其优化技巧
02-20
适合人群：想要深入理解动态规划理论及其应用场景的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①对于从事数据分析、机器学习模型训练的人士来说，掌握好这一工具可以帮助他们更加有效地进行特征工程；②软件工程师...
【计算机科学】基于动态规划的最优化问题求解：算法原理与代码实现详解
09-18
内容概要：本文系统解析了动态规划（Dynamic Programming, DP）这一高效算法思想，通过生活实例和经典问题深入浅出地讲解其核心原理与实现方法。文章首先介绍动态规划的基本概念，强调其通过分解问题为相互关联的子...
ACM新手必备：深入理解动态规划及其应用
### 动态规划（DP）基础与深入知识 **标题解读：** 标题明确指出资料的受众是ACM新手，并强调了动态规划这一重要算法思想。动态规划是一种算法设计技术，常用于解决具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。新手在...
DP_practise_动态规划_
10-01
这是一个经典的动态规划问题，目标是最大化一段长钢条的切割价值。假设钢条可以被切成不同长度的小段，每种长度有其对应的固定价值。问题的关键在于找到最佳的切割策略。动态规划的解决步骤通常包括定义状态、确定...
滚动数组算法 --- DP思想（动态规划）
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动态规划
&Chost的博客
10-30 2839
目录   一、动态规划初探       1、递推       2、记忆化搜索       3、状态和状态转移       4、最优化原理和最优子结构       5、决策和无后效性 二、动态规划的经典模型        1、线性模型        2、区间模型        3、背包模型        4、状态压缩模型        5、树状模型
车辆类型识别数据集（4类，400张图像）
12-05
这是一个包含四种不同类型车辆的车辆图像分类数据集：汽车、卡车、公交和摩托车。该数据集旨在帮助学习者开发和评估图像分类模型，以从图像中识别各种车辆类型。
基于C++与Qt的消消乐游戏可视化系统设计与实现（附完整源码）
12-05
本资源提供一款采用C++编程语言并结合Qt图形界面框架实现的消除类益智游戏完整开发方案，包含全部可执行程序与源代码。该方案特别适用于高等院校计算机相关专业的毕业设计、课程实践或软件开发项目等教学与科研场景。项目代码结构清晰、注释详尽，且已通过系统化功能验证与稳定性测试，具备较高的可靠性与可复用性。使用者可基于现有代码框架进行功能扩展、算法优化或界面定制等二次开发，为学习面向对象程序设计、图形界面开发及游戏设计原理提供实践参考。 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！
基于Python的北上广深空气质量可视化分析与优良天气占比研究
最新发布
12-05
本研究针对2018年度北京、上海、广州、深圳四个主要城市的空气质量状况展开数据可视化分析。核心工作包括绘制空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）浓度两项关键指标的年度时间序列变化图。通过对全年监测数据的系统梳理与统计计算，进一步评估了各城市空气质量达到优良级别的天数及其在全年中的比例分布，从而对四座城市的整体空气污染状况与治理成效进行量化比较与综合研判。 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！
在人工智能+时代，破解信息不对称壁垒难题，科技服务合作伙伴的出路在哪里？.docx
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