什么样是动态规划（DP）问题？

最新推荐文章于 2025-04-07 21:23:28 发布
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分类专栏： 心得
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动态规划（DP）可以被视为一种高级的贪心方法，它通过递推的方式来实现有选择性的决策。与简单的递推不同，DP在递推过程中会进行选择，以达到最优解。文中以等差素数数列和包子凑数问题为例，阐述了在解决蓝桥杯竞赛题目时对DP的理解和应用。

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我的见解是：DP（动态规划）其实是一种高级贪心——用递推做的贪心，递推与DP最大的区别就在于递推只是单纯的推，而DP是有选择性的递推。

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动态规划【DP】详细解释
Chey_LER_SLC的博客
06-14 1935
动态规划算法的复杂度和空间利用率很高，适用于求解一些比较复杂的最优化问题，例如背包问题、最长递增子序列问题、编辑距离问题等。无后效性：状态只与其之前的状态有关，和之后的状态无关。这种性质被称作“无后效性”，即在求解阶段，我们不必关心状态是如何转移过来的，只需要关注现在的状态和后续状态。（除去起点）中的所有点恰好一次，回到起点的最小代价，通过循环方式依次求出每一个状态并存储它的最小代价值，最终返回从起点出发，经过点集。好的，再举一个十分复杂的例子，以解决旅行家问题为例子，我们来详细介绍动态规划的思想和步骤。
关于动态规划（dp）
Liston_YDQ的博客
07-26 1007
**动态规划(DP) 一.基本概念 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。 它针对满足特定条件的一类问题，对各维度进行分阶段、有顺序、无重复、决策性的遍历求解。 动态规划算法将原问题视作若干个重叠子问题的逐层递进，每个子问题的求解过程都构成一个阶段。 在完成前一个阶段的计算之后，动态规划才会进入到下一个阶段的计算。 子问题重叠性质：子问题重叠性质是指在用递归
DP问题常见模型
最新发布
qq_45678698的博客
04-07 942
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动态规划(DP)
bestrivern的博客
12-24 2413
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...
动态规划
yidaa2的博客
10-19 1665
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、经济、工业生产、军事以及自动化控制等领域，并在背包问题、生产经营问题、资金管理问题、资源分配问题、最短路径问题和复杂系统可靠性问题等中取得了显著的效果 [1] 。 [2] 原理 动态规划问世以来，在经济管理、生产调度、工程技术和
【DP专辑】ACM动态规划总结
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动态规划一直是ACM竞赛中的重点，同时又是难点，因为该算法时间效率高，代码量少，多元性强，主要考察思维能力、建模抽象能力、灵活度。
DP——动态规划入门级教学，什么问题用DP，怎么用DP，三个简单题目帮你理清思路，建立简单DP模板，包教包会
代码之狐的博客
01-01 1167
元旦节，动态规划专题
【董晓算法】动态规划之线性DP问题
2301_80255237的博客
05-08 773
动态规划之DP问题
动态规划——什么是动态规划？
黄子乐的博客
07-04 824
先来看看《信息学奥赛一本通第5版》是怎么说的： 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不像前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划算法，可以解决
为什么你不会动态规划？
lishinho的博客
07-26 1374
动态规划(dynamic programming)是刷题中最常见也最重要的一个类别，在研发岗位面试中往往占据着重要地位。对于刷题，要写在前面的是肯定要通过大量的练习和自身体会去把握每种题型的思路，这是大前提。不过动态规划（以下用DP代替）属于没有公式的题型，这种题的特点是可能你花了很长时间去练习，却只能会做之前做过的题；DP的意义就像高考中最后一道大题，成为拉开差距的关键。 那我们不妨用高考数学的思路去理解DP，解题逻辑抽象出来公式化，再加上一定的解题经验，至少做到拿到题后迅速找到思路。按图索骥总比毫无意
动态规划（dp）
One of thre_tigers的博客
07-26 513
动态规划（dp） 简单介绍（维基百科） 动态规划（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，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。 动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同...
dp问题
baihehaitangyijiu的博客
05-21 374
零钱兑换： for(int i = 1; i <= n; i++) { for(int j = 0; j < conis.length; j++) { dp[i] = max(dp[i - coins[j]] + 1, dp[i]); } } 钢管切割 for(int i = 1; i <= n; i++) { for(int j = 0; j < conis.length; j++) { dp[i] = max(dp[i - lengths[j]] + prices[j], dp
DP问题简介
weixin_42178241的博客
11-08 1544
DP问题简介 DP问题主要是解决全局最优解，与贪心不同，贪心只针对于局部最优解（后面解释dp性质时会知道原因）。 DP问题性质 重叠子问题(分治)：把一个大问题分成若干个处理方式相同的子问题继续解答 无后效性：每一个子问题对他的来源父问题没有影响(不用贪心的原因) 最优子结构：保证求得答案为最优解 DP问题解答步骤 在DP解答过程中，每次在求得一种状态所对应答案时，都需要调用之前已求解的状态所对应的答案 状态定义:状态格式及其所代表的意思 状态初始化:一些特殊状态的赋值(不用算就知道) 状态转移方程:
动态规划（DP）（算法笔记）
Arabot_的博客
03-27 3121
动态规划(Dynamic Programming,DP)是一种用来解决一类最优化问题的算法思想。简单来说，动态规划将一个复杂的问题分解成若干个子问题，通过综合子问题的最优解来得到原问题的最优解。需要注意的是，动态规划会将每个求解过的子向题的解记录下来，这样当下一次碰到同样的子问题时，就可以直接使用之前记录的结果，而不是重复计算。注意：虽然动态规划采用这种方式来提高计算效率，但不能说这种做法就是动态规划的核心。
DP问题
OOM
05-05 1008
1、【DP1】 状态表示           用a[i][j]表示第i 行第j 列的值。 用F(i,j)表示第i 行第j列走到底部所能取得的最大值。F(1,1)就是题目所求的答案。 #include const int M=1000+5; int a[M][M],n; inline int max(int x,int y){ return x<y?y:x; } int f(int i,
算法学习笔记4: DP问题
yyyyyyuzy的博客
10-29 1924
在学习DP问题时,遇到的各种DP问题题型,包括作者的个人理解以及对其的代码实现.包括背包DP,线性DP,区间DP,树形DP......等常见DP.
动态规划入门（DP）
a111737289291的博客
02-16 3546
动态规划（Dynamic Programming，DP）是算法竞赛的必考题型，内容多变。
动态规划（DP）——通俗易懂！
weixin_44023658的博客
05-06 3201
转自：阮行止 1. 从一个生活问题谈起 先来看看生活中经常遇到的事吧——假设您是个土豪，身上带了足够的1、5、10、20、50、100元面值的钞票。现在您的目标是凑出某个金额w，需要用到尽量少的钞票。 依据生活经验，我们显然可以采取这样的策略：能用100的就尽量用100的，否则尽量用50的……依次类推。在这种策略下，666=6×100+1×50+1×10+1×5+1×1，共使用了10张钞票。 这种...
动态规划背包问题详解：九个阶段覆盖所有经典类型
动态规划基础之背包九讲是一系列深入讲解动态规划在背包问题中的应用教程，共涉及九个部分。每个部分针对不同的背包变种进行详细阐述： 1. **01背包问题(P01)**: 是最基本的形式，有N件物品和一个固定容量V的背包，...
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