动态规划python实现

最新推荐文章于 2025-10-21 00:02:34 发布

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#动态规划

本文介绍了如何使用动态规划解决背包问题，通过实例展示了物品价值表和物品重量表，逐步解析填表规则，并给出Python代码实现，以找到在背包最大承重下的物品最优组合。

什么叫动态规划问题?

考虑一个场景：当你有去沙漠旅行，你有一个背包和一些物品，背包有最大承受重量，物品也有重量和价值，而物品种类很多，不可能全都装在背包里，如何去选取价值总量最高的物品组合呢？

物品价值表

物品名	价值
water	10
book	3
food	9
jacket	5
camera	6

物品重量表

物品名	重量
water	3kg
book	1kg
food	2kg
jacket	2kg
camera	1kg

考虑使用贪婪算法，那就是什么价值高就优先拿什么，但有时这种近似解会不准，这时就要采用动态规划方法：从小问题入手，逐步解决大问题，可以帮助你在给定约束条件下找

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动态规划-python

qq_39568387的博客

04-29

5540

连续子数组的最大和、动态规划的三大步骤案例详解-青蛙跳台阶问题（一维DP)跳台阶扩展问题案例详解-不同路径（二维数组的DP）问题描述连续子数组的最大和（一）连续子数组的最大和（二）礼物的最大值 动态规划的三大步骤 动态规划，无非就是利用历史记录，来避免我们的重复计算。而这些历史记录，我们得需要一些变量来保存，一般是用一维数组或者二维数组来保存。第一步骤：定义数组元素的含义，上面说了，我么会用一个数组，来保存历史数组，假设用一维数组dp[]，非常重要的一点，就是规定你这个数组元素的含义，例如你的dp[i]是

Python动态规划

weixin_51705589的博客

03-18

715

给定一个序列，求其中的一个最长递增子序列，即序列中的一段连续子序列，使得其中的元素按照从小到大的顺序排列，并且长度最大。需要注意的是，动态规划算法的实现通常需要使用到一个数组来保存子问题的解，因此，空间复杂度可能比较高。同时，动态规划算法的实现需要满足最优子结构和重叠子问题的性质，才能保证算法的正确性和高效性。它通常用于求解最优化问题，其核心思想是将问题分解为若干个子问题，通过保存子问题的解来避免重复计算，从而实现对问题的高效求解。动态规划算法的核心思想是利用子问题的最优解来求解原问题的最优解。

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动态规划入门：从记忆化搜索到背包问题

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程序输出了最大价值以及选择的物品索引，使用二维数组 dp 来存储子问题的最优解，其中 dp[i][j] 表示在考虑前 i 个物品，且背包容量为 j 的情况下的最优解。step 3：边缘状态构造好以后，遍历矩阵，补全矩阵中每个位置的dp数组值：如果当前的位置是(i，j)，上一步要么是(i−1,j)往下，要么就是(i,j−1)往右，那么取其中较小值与当前位置的值相加就是到当前位置的最小路径和，因此状态转移公式为dp[i][j]=min(dp[i−1][j],dp[i][j−1])+matrix[i][j]

python数据结构之动态规划

柳小葱的博客

01-12

1万+

????今天要给大家介绍的内容是数据结构中一种较为重要的思想：动态规划（dynamic programming），听到这里，可能很多小伙伴会觉得这个词很陌生，觉得这是一种很复杂的思想，学习起来很困难，其实并不是这样，动态规划所讲述的知识与动态与规划并无太大关联。对往期内容感兴趣的小伙伴可以参考下面的文章????: python数据类型: python数据结构之数据类型. python的输入输出: python数据结构之输入输出、控制和异常. python数据结构之面向对象: python数据结构之面向对象

动态规划python实现.rar

03-25

在提供的文档“动态规划python实现.docx”中，可能会详细讨论这些概念，并给出更多实际问题的Python代码示例，包括但不限于最长递增子序列、最小编辑距离、图的最短路径等问题。通过学习这些实例，读者可以更好地...

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python实现动态规划,python实现动态规划算法案例

weixin_42348026的博客

03-26

1928

动态规划算法的思想：把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。线性动规：拦截导弹，合唱队形等；区域动规：石子合并，统计单词个数，炮兵布阵等；树形动规：二分查找树，数字三角形，三角树塔等；背包问题：01背包问题，完全背包问题，等；经典动态规划算法举例：1.三角树塔问题。问题描述：设有一个三角形的数塔。顶点为根结...

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03-16

909

动态规划（DP）的思想 = 最优子结构（递推式）+ 重复子问题（把子问题的计算结果存起来。后面子问题直接拿前面的来用。递归算法由于重复求解相同子问题，效率极低。

Python之动态规划

四问四不知的博客

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3342

最近在学习python语言，语言有通用性，此文记录复习动态规划并练习python语言。

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踩坑记录

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动态规划 Dynamic Programming：寻找最优解 opt ( i ) 任务 i 可以拆分，每次可以选择做任务 i 和不做，做也只做距离任务 i 前面（后面）可选的最近的任务 动态规划的递归算法实现： 1. 从最后一个往前选 2. 每次有两个选择：选，不选 3. 一直倒着往前，第一个是出口 1. 一切循环都可以写成递归 2. 数列的前一二项一般是递归出口 3. 递归函数先写递归出口，再else 动态规划的非递归算法实现： 1. 从第一个往后选 2. 每次有两个选择：选，不选 3. 一直

python动态规划

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输出Fibonacci Sequence的第n个数思路：把每次的结果放在字典里 from functools import wraps def memo(func): cache={} @wraps(func) def wrap(*args): if args not in cache: cache[args]=func(*ar...

动态规划(基于Python)

m0_65325092的博客

08-18

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动态规划算法递归地将原问题划分为多个相互依赖的子问题，直至最小子问题，分解过程中会出现许多重叠子问题。此外动态规划问题还具有另外两大特性：最优子结构(原问题的最优解所包括的子问题的解也是最优的)、无后效性(给定一个确定的状态，它的未来发展只与当前状态有关，而与过去经历的所有状态无关)。动态规划算法的流程为：定义状态(当前步骤的值)，建立dp。

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一步一步走

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转载自伯乐在线本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比大家都知道，动态规划算法一般都有下面两种实现方式，前者我称为递归版本，后者称为迭代版本，根据前面的知识可知，这两个版本是可以相互转换的 1.直接自顶向下实现递归式，并将中间结果保存，这叫备忘录法； 2.按照递归式自底向上地迭代，将结果保存在某个数据结构中求解。 ...

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xieyiweneven的博客

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作者：王赟 Maigo链接：https://www.zhihu.com/question/52165201/answer/288025858来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。举个简单的例子。下面是一个地图，我们要找一条从左下角（起点）到右上角（终点）、只向右和向上走的路径。&amp;lt;img src=&quot;https://pic...