【转载】拒绝遗忘：高效的动态规划算法 —— “到底什么是动态规划”—— An intro to Algorithms: Dynamic Programming

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动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解

动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解希望通过写下来自己学习历程的方式帮助自己加深对知识的理解,也帮助其他人更好地学习,少走弯路.也欢迎大家来给我的Github的Leetcode算法项目点star呀~~ 动态规划(Dynamic Programming)算法与LC实例的理解 DP是什么基本定义帮助理解的经典问题:硬币问题第二个经典问题:斐波那契数列为什么要用DP 重叠子问题最优子结构怎么用DP 规范化DP的思路:状态定义与状态转移方程 Leetcod…

（转载）LCA问题的Tarjan算法

转载自:Click Here LCA问题(Lowest Common Ancestors,最近公共祖先问题),是指给定一棵有根树T,给出若干个查询LCA(u, v)(通常查询数量较大),每次求树T中两个顶点u和v的最近公共祖先,即找一个节点,同时是u和v的祖先,并且深度尽可能大(尽可能远离树根).LCA问题有很多解法:线段树.Tarjan算法.跳表.RMQ与LCA互相转化等.本文主要讲解Tarjan算法的原理及详细实现. 一 LCA问题 LCA问题的一般形式:给定一棵有根树,给出若干个查询,每个…

动态规划算法（DP）

多阶段决策过程(multistep decision process)是指这样一类特殊的活动过程,过程可以按时间顺序分解成若干个相互联系的阶段,在每一个阶段都需要做出决策,全部过程的决策是一个决策序列.动态规划(dynamic programming)算法是解决多阶段决策过程最优化问题的一种常用方法,难度比较大,技巧性也很强.利用动态规划算法,可以优雅而高效地解决很多贪婪算法或分治算法不能解决的问题.动态规划算法的基本思想是:将待求解的问题分解成若干个相互联系的子问题,先求解子问题,然后从这些子…

[算法]动态规划(Dynamic programming)

转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4603173.html Dynamic Programming的Programming指的不是程序而是一种表格法.我们知道,分治法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将他们组合起来,求出原问题的解.而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,动态规划方法对每个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算. 动态规划方…

算法导论——lec 11 动态规划及应用

和分治法一样,动态规划也是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法是指将问题划分为一个一个独立的子问题,递归地求解各个子问题然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是相互独立的情况.即各个子问题包括公共的子子问题.在这样的情况下.假设用分治法会多做很多不必要的工作,反复求解同样的子子问题. 而动态规划将每一个子问题的解求解的结果放在一张表中,避免了反复求解. 一. 动态规划介绍 1. 动态规划方法介绍: 动态规划主要应用于最优化问题, 而这些问题通常有非常多可行解.…

以计算斐波那契数列为例说说动态规划算法（Dynamic Programming Algorithm Overlapping subproblems Optimal substructure Memoization Tabulation）

动态规划(Dynamic Programming)是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.它的名字和动态没有关系,是Richard Bellman为了唬人而取的. 动态规划主要用于解决包含重叠子问题的最优化问题,其基本策略是将原问题分解为相似的子问题,通过求解并保存重复子问题的解,然后逐步合并成为原问题的解.动态规划的关键是用记忆法储存重复问题的答案,避免重复求解,以空间换取时间. 用动态规划解决的经典问题有:最短路径(shortest path),0-1背包问题(K…