动态规划（dynamic programming）

最新推荐文章于 2025-08-15 16:44:13 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-15 16:44:13 发布 · 42 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：http://www.cnblogs.com/weilen/p/9169257.html
文章标签：

#数据结构与算法

本文介绍了动态规划的基本概念及其与分治方法的区别。动态规划适用于子问题重叠的情况，通过保存子问题的解来避免重复计算，进而求解最优化问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

动态规划与分治方法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。动态规划应用于子问题重叠的情况。在这种情况下分治算法会不必要的反复求公共子问题。动态规划算法对每个子问题只求解一次，将其解保存在一个表格中，避免反复求子问题的解。

　　动态规划通常用来求解最优化问题。

转载于:https://www.cnblogs.com/weilen/p/9169257.html

动态规划Dynamic programming详解-背包问题【python】
10年数据\经营分析经验，现任大厂数据分析负责人
04-17 862
本文通过对动态规划算法的详细介绍，包括其核心概念、步骤、以及通过具体例子来说明其应用。
动态规划Dynamic programming详解-最长公共子序列【python】
10年数据\经营分析经验，现任大厂数据分析负责人
04-16 1682
本文详细介绍了解决最长公共子序列（LCS）问题的动态规划方法。通过定义状态转移方程和初始化条件，我们能有效计算两字符串的LCS长度。此方法具体、高效，适合处理复杂的字符串匹配问题。
算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟
热门推荐
有图有真相
07-15 48万+
前言最近在牛客网上做了几套公司的真题，发现有关动态规划（Dynamic Programming）算法的题目很多。相对于我来说，算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划（Dynamic Programming）算法了，于是花了好长时间，查找了相关的文献和资料准备彻底的理解动态规划（Dynamic Programming）算法。一是帮助自己总结知识点，二是也能够帮助他人更好的理解这个算法。后面的参
动态规划Dynamic Programming
qq_67458830的博客
10-01 128
定义：动态规划是分治的思想的延伸，将大问题化解为小问题的分治过程中，保存对这些小问题已处理好的结果，并供后面处理更大规模的问题时直接使用这些结果。动态规划的特点：1.将原来的问题分解成了几个相似的子问题。2.所有的子问题都只需要解决一次。3.储存子问题的解。
动态规划 Dynamic programming
Jeff_的博客
09-13 1968
文章目录一、前言二、优点三、引申1. [coin-change](https://leetcode.com/problems/coin-change/solution/) 换零钱问题2. [Minimum Path Sum](https://leetcode.com/problems/minimum-path-sum/) 最小路径问题3. [Partition Equal Subset Sum](https://leetcode.com/problems/partition-equal-subset-sum
强化学习（三）基于动态规划 Dynamic Programming 的求解方法
Linshaodan520的博客
04-16 1557
介绍了动态规划与强化学习的关系，并用例子详细演示了动态规划如何求解策略评估、策略迭代问题
动态规划 Dynamic Programming （python）
踩坑记录
04-01 500
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
动态规划（Dynamic Programming）
m0_70599396的博客
02-21 1685
动态规划是一种用于解决复杂问题的算法设计方法，特别适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。其核心思想是将原问题分解为相互重叠的子问题，通过保存子问题的解来避免重复计算，从而显著提高效率。
动态规划（Dynamic Programming）详解
m0_56896669的博客
02-20 1032
是一种解决复杂问题的算法设计范式，通过将原问题分解为相对简单的子问题，并利用子问题之间的关系，避免重复计算，最终高效求解全局最优子结构问题。示例：最短路径中，若路径A→B→C是A到C的最短路径，则A→B和B→C也必须是各自段的最短路径。子问题会被重复计算多次，通过记忆化（缓存中间结果）减少冗余计算。当前状态仅与之前状态有关，与后续决策无关。问题的最优解包含其子问题的最优解。示例：斐波那契数列的。示例：斐波那契数列中。示例：在背包问题中，
算法 - 初识动态规划（Dynamic Programming）
曾铎的博客
09-24 1231
此时分析过程我们已经基本清楚，现在把分析出来的规律写成方程：注：OPT(i - 2)和ar[i]中的两个i不一样！前者表示的是第几个元素，后者表示的是数组中元素的下标。
动态规划dynamic programming
04-19
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是计算机科学中一种强大的问题解决方法，广泛应用于算法设计与分析中。它主要处理具有重叠子问题和最优子结构的问题，通过将复杂问题分解为更小的子问题来求解全局最优解。...
什么是动态规划（Dynamic Programming）？动态规划的意义是什么？ - 知乎1
08-03
动态规划（Dynamic Programming，简称DP）是一种用于解决最优化问题的算法思想，它通过将大问题分解为相互重叠的子问题，并存储子问题的解，以避免重复计算，从而达到高效求解的目的。DP的核心在于它能够识别并利用...
算法第四十三天：动态规划第四十三天part10（第九章）
m0_71209549的博客
08-13 407
可通过滚动数组优化到 O(min⁡(m,n))O(\min(m, n))O(min(m,n))。第一行、第一列全部为 0（额外加一行一列的 0，避免越界）。mmm 和 nnn 分别为两个数组的长度。结尾的最长公共子数组的长度。保存遍历过程中遇到的最大。2.最长连续递增序列。
数据结构与算法p2
2401_83507683的博客
08-13 275
特点：内存不连续，通常常使用动态内存分配的方式来分配内存。数据的关系通常使用指针建立联系。链表 list。
【LeetCode】二叉树相关算法题
最新发布
qq_45795794的博客
08-15 417
结构含义节点结构二叉树由节点组成， 每个节点包含一个数据元素和最多两个子节点：左子节点和右子节点根节点树的顶部节点称为根节点，是访问整个树的起点叶节点没有子节点的节点成为叶节点子树每个节点及其后代构成一个子树。
Python自学08-常用数据结构之列表
星哥玩云
08-15 212
本文介绍了Python中最常用的数据结构之一——列表(List)。列表是一个可变、有序的集合，可存储任意类型元素，支持增删改查等操作。文章详细讲解了列表的基本用法，包括元素访问、添加、删除、修改和切片操作，并提供了常用方法速查表。重点介绍了优雅的列表推导式写法，以及性能优化建议，如使用deque提升增删效率、区分深浅拷贝等。列表作为Python编程基础，掌握其灵活应用能显著提升代码效率和可读性。
深入浅出讲解：DFS深度优先搜索+剪枝-解决最小互质分组问题
飞起来的喵
08-14 571
回溯就像你在迷宫中探索路径：遇到岔路口时，你选择一条路走下去如果发现是死路，你会返回到上一个岔路口（这就是回溯）然后尝试另一条路在DFS中，回溯就是撤销上一步操作，回到之前的状态，尝试其他可能性。探索所有可能性：每个数字都可能属于任何兼容的组或新组避免状态污染：DFS是一条路走到底，但我们需要"重置"状态尝试其他路径寻找最优解：只有尝试所有组合，才能保证找到最小分组数节省内存：通过状态重用，只需一个全局状态而非每个分支独立拷贝当前分组数超过最优解：发生在DFS探索非最优路径时剪枝原理。
C++中的STL标准模板库和string
2301_79976271的博客
08-13 868
大致介绍了STL六大组件的基础构成，以及string类的功能及模拟实现
C++查找法超超超详细解析
正在在摸鱼的博客
08-13 1193
二叉排序树（BST）是一种动态数据结构左子树中所有节点的值小于根节点的值；右子树中所有节点的值大于根节点的值；左、右子树本身也是二叉排序树。节点结构int val;AVL树是最早提出的自平衡二叉搜索树，由Adelson-Velsky和Landis于1962年发明。其核心特性是每个节点的平衡因子（Balance Factor, BF）绝对值不超过1。平衡因子：BF(node) = 左子树高度 - 右子树高度。失衡条件：插入或删除操作导致某个节点的BF绝对值超过1（即BF=±2）。
动态规划算法(dynamic programming algorithm)
09-20
动态规划算法是一种解决问题的算法思想，它通常用于求解有重叠子问题和最优子结构的问题。通过将问题拆解为一个个相互重叠的子问题，并利用已经求解过的子问题的解来求解更大的问题，从而达到提高效率的目的。 动态...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值