动态规划解题思路

最新推荐文章于 2024-09-05 15:57:15 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 动态规划
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1，自顶向下分析，构建解题思路树，发现重复求解的元素使用记忆式搜索，然后尝试自底向上解法进一步降低复杂度（斐波那契数组类型题目）

动态规划问题解题思路和总结
04-12
动态规划 题目总结 方法解析 技巧 思路
一文读懂动态规划：多种经典问题和思路
最新发布
sjtu_wyy的博客
07-09 526
本文系统介绍了动态规划算法的核心思想和股票买卖问题的通用解法框架。动态规划通过分解重叠子问题并存储中间结果实现高效求解，其关键要素包括最优子结构、状态定义、转移方程和初始条件。针对股票买卖问题，文章提出了统一的状态定义框架（dp[i][k][0/1]表示第i天最多k次交易时的最大利润），并详细分析了不同变体的状态转移方程和代码实现，包括交易次数限制（1次、2次、k次）、无限制交易以及含冷冻期的情况。通过空间优化技巧，这些解法都能在O(n)或O(nk)时间内高效解决问题。
动态规划解题一般思路
Java硬件工程师的博客
08-05 2525
1.递归到动规的一般转化方法 递归函数有n个参数，就定义一个n为值的逆过程的数组，数组的下标是递归函数参数的取值范围，数组元素的值是递归函数的返回值，这样就可以从边界值开始，逐步填充数组，相当于计算递归函数 类比数字三角形，从底部的一列开始，从下往上推，逐步填充数组。 由已知推未知，从递归到递推 2.动规解题的一般思路 2.1.将原问题分解为子问题 把原问题分解为若干个子问题，子问题和原问题形式相同或者类似，只不过规模变小了。子问题都解决，原问题即解决 （数字三角形为例，原问题是数字i,j到底边的最大和，子
常见动态规划解题思路.pdf
03-28
动态规划解题主要分为四个步骤： 1. 问题拆解：将原问题拆解成若干个相对简单的子问题，这些子问题通常以最优子结构的形式相互关联。在拆解问题时，需要找到子问题之间的依赖关系，这通常是通过递推关系来表达的。 ...
【动态规划】零钱兑换问题-动态规划解题思路总结
大侠isme
04-25 2758
今天大侠要讨论的题目是：【零钱兑换问题】 这是一道经典的动态规划问题. 此题目中，你将会看到动态规划全局最优解的体现。以及常见动态规划解题思路总结。 零钱兑换 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。 如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。 示例 1: 输入: coins = [1, 2, 5],...
简单动态规划解题思路
我们花时间收集，却忘了最重要的其实是花时间去消化
08-05 418
1， 动态规划的解题思路：首先判断问题是否具有最优子结构和无后效性，是否应用动态规划。然后提取问题的状态，比如POJ2385，状态有时间，步数，而由这两个状态所确定的苹果树是唯一确定的，好比映射，多元函数。同时，时间和步数这两个状态也有差别，时间是一个不受人的选择影响的均匀流逝的变量。 强调内容以时间为外重循环，因为一个时间对应唯一位置，而同一位置可以对应不同时间。 Dp[i][j] = m...
动态规划解题思路总结归纳(一)
KevinChen2019的博客
01-23 2312
一、动态规划的三大步骤 定义：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 步骤一：定义数组元素含义，例如定义一个二维数组，dp[ ][ ]，dp[ i ][ j ] 表示的具体含义； 步骤二：找出数组元素之间的关系式，例如 dp[ i ][ j ] = dp[ i-1 ][ j ] + dp[ i ][ j -1] ，也就是可以利用历史数据来推出新的元素值，这个就是他们的关系式了。而这一步，也是最难的一步突破口。 步
动态规划常见解题思路汇总！！刷了30道动规题目，血泪经验！
A_D_I_D_A_S的博客
09-11 1070
算法题目中，动态规划类问题一直以来都是一块硬骨头。在刷了30道动态规划题目之后，对这类问题的解法小有一些心得体会，故总结成此文。动态规划类问题本质上是将一个大问题拆分为许多小问题，通过对小问题进行求解，大问题复用小问题的答案，以得到最终解。这听以来和递归的思想有点像，因此一部分问题也可以用递归的方式进行求解，而动态规划则是对递归解法的一种优化。我整体上将动态规划类问题分为两大部分：字符串类型的动规、数组类型的动规。针对每一个部分，又总结出了2～3种思考方向以供参考。下面分别来介绍每一部分。
利用动态规划解题思路
renqianying325的博客
11-30 412
1.DP 问题适合用在解决最优化，比如“最长，最短，最大”等问题中 2.遇到此类问题先从较小的问题开始考虑，一层一层去模拟思路，知道找到规律，也就是每一层之间的关系 3.找到关系之后，可以采取递推的方式一层一层进行计算，直到达到要求的状态数目为止。 入门题目： http://poj.org/problem?id=2533
动态规划解题思路总结归纳(二)
KevinChen2019的博客
01-25 553
五、案例详解 —— 64. 最小路径和 给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。 说明：每次只能向下或者向右移动一步。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-path-sum/ 步骤一、定义数组元素的含义 由于我们的目的是从左上角到右下角，最小路径和是多少，那我们就定义dp[i][j]的含义为：当机器人从左上角走到(i, j) 这个位置时，最小的路径和
动态规划的解题思想
三翼鸟数字化平台的技术实践分享
09-05 1636
那些忘记过去的人，注定要重蹈覆辙
【动态规划】 之 动态规划解题的一般思路
10-12 1761
许多求最优解的问题可以用动态规划来解决。用动态规划解题，首先要把原问题分解为若干个子问题，这一点和前面的递归方法类似。区别在于，单纯的递归往往会导致子问题被重复计算，而用动态规划的方法，子问题的解一旦求出就会被保存，所以每个子问题只需求解一次。 子问题经常和原问题形式相似，有时甚至完全一样，只不过规模从原来的n变成了n-1，或从原来的n×m变成了n×(m-1) ……等等。找到子问题，就意味着找到
你还在为 “动态规划” 发愁吗？看完本秘籍，带你斩杀这类题~
CYK_byte的博客
12-13 807
做完这些题，在回头看看开头的总结的东西，是不是感觉都会很不一样！这里再做一个小的总结：状态来源：从问题中抽象状态；抽象状态：每一个状态对应一个子问题；状态定义（难点）有很多，如何验证状态的合理性：1.某个状态的解或者多个状态的解能否对应到最终问题的解；2.状态之间可以形成递推关系；定义一维状态还是二维状态？优先一维，当其不满足合理性时，再选择二维；常见问题定义原则字符串问题：状态一般对应子串，状态中的递推一般会增加一个新的字符；矩阵：往往对应二维状态，通过优化可以使其转变为一维；
23-动态规划解题一般思路
桑凯旋的博客
03-12 485
前面的讲解了数字三角形问题，这里整理一下使用动态规划解题的一般思路 1、将原问题分解为子问题 把原问题分解为若干个子问题，子问题和原问题形式相同或类似，只不过规模变小了。子问题都解决，原问题即解决(数字三角形例）。 子问题的解一旦求出就会被保存，所以每个子问题只需求解一次。 2、确定状态 在用动态规划解题时，我们往往将和子问题相关的各个变量的一组取值，称之为一个“状态”。一个“状态”对应于一...
学习笔记 - 动态规划做题思路
L_1900的博客
04-01 630
动态规划是什么？在什么场合应用？该怎么用好动态规划？什么是无后效性？什么是满足最优子结构？
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