动态规划算法(Dynamic Programming,简称 DP) 浅谈动态规划 动态规划算法(Dynamic Programming,简称 DP)似乎是一种很高深莫测的算法,你会在一些面试或算法书籍的高级技巧部分看到相关内容,什么状态转移方程,重叠子问题,最优子结构等高大上的词汇也可能让你望而却步. 而且,当你去看用动态规划解决某个问题的代码时,你会觉得这样解决问题竟然如此巧妙,但却难以理解,你可能惊讶于人家是怎么想到这种解法的. 实际上,动态规划是一种常见的「算法设计技巧」,并没有什么高深莫…

一.动态规划(Dynamic Programming) 动态规划方法通常用于求解最优化问题.我们希望找到一个解使其取得最优值,而不是所有最优解,可能有多个解都达到最优值. 二.什么问题适合DP解法 如何判断一个问题是不是DP问题呢?适合DP求解的最优化问题通常具有以下两个特征: 最优子结构 如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解,我们就称此问题具有最优子结构性质. 以0-1背包问题(给你一个可装载重量为W的背包和N个物品,每个物品有重量和价值两个属性.其中第i个物品的重量为wt[i],价值为v…

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…

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 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,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决…

剑指Offer--动态规划算法 什么是动态规划? 和分治法一样,动态规划(dynamic programming)是通过组合子问题而解决整个问题的解. 分治法是将问题划分成一些独立的子问题,递归地求解各子问题,然后合并子问题的解. 动态规划适用于子问题不是独立的情况,也就是各子问题包含公共的子子问题. 此时,分治法会做许多不必要的工作,即重复地求解公共的子问题.动态规划算法对每个子问题只求解一次,将其结果保存起来,从而避免每次遇到各个子问题时重新计算答案. 适用范围 最优性原理体现为问题的最优子…

TSP问题描述: 旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题.货郎担问题,是数学领域中著名问题之一.假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市.路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值.这篇文章解决的tsp问题的输入描述是: TSP问题的动态规划解法: 引用一下这篇文章,觉得作者把动态规划算法讲的非常明白:https://blog.csdn.ne…

在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来求解强化学习的问题. 动态规划这一篇对应Sutton书的第四章和UCL强化学习课程的第三讲. 1. 动态规划和强化学习问题的联系 对于动态规划,相信大家都很熟悉,很多使用算法的地方都会用到.就算是机器学习相关的算法,使用动态规划的也很多,比如之前讲到的隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9463815.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(二)马尔科夫决策过程(MDP)中,我们讨论了用马尔科夫假设来简化强化学习模型的复杂度,这一篇我们在马尔科夫假设和贝尔曼方程的基础上讨论使用动态规划(Dynamic Programming, D…

[学习笔记]动态规划-各种 DP 优化 [大前言] 个人认为贪心,\(dp\) 是最难的,每次遇到题完全不知道该怎么办,看了题解后又瞬间恍然大悟(TAT).这篇文章也是花了我差不多一个月时间才全部完成. [进入正题] 用动态规划解决问题具有空间耗费大.时间效率高的特点,但也会有时间效率不能满足要求的时候,如果算法有可以优化的余地,就可以考虑时间效率的优化. [DP 时间复杂度的分析] \(DP\) 高时间效率的关键在于它减少了"冗余",即不必要的计算或重复计算部分,算法的冗余程度是决定…

366. 斐波纳契数列 中文 English 查找斐波纳契数列中第 N 个数. 所谓的斐波纳契数列是指: 前2个数是 0 和 1 . 第 i 个数是第 i-1 个数和第i-2 个数的和. 斐波纳契数列的前10个数字是: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 ... 样例 样例 1: 输入: 1 输出: 0 样例解释: 返回斐波那契的第一个数字,是0. 样例 2: 输入: 2 输出: 1 样例解释: 返回斐波那契的第二个数字是1. class Solution: "&qu…

Leetcode之动态规划(DP)专题-121. 买卖股票的最佳时机(Best Time to Buy and Sell Stock) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 如果你最多只允许完成一笔交易(即买入和卖出一支股票),设计一个算法来计算…

Leetcode之动态规划(DP)专题-122. 买卖股票的最佳时机 II(Best Time to Buy and Sell Stock II) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你可以尽可能地完成更…

Leetcode之动态规划(DP)专题-123. 买卖股票的最佳时机 III(Best Time to Buy and Sell Stock III) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你最多可以完…

Leetcode之动态规划(DP)专题-188. 买卖股票的最佳时机 IV(Best Time to Buy and Sell Stock IV) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你最多可以完成 …

Leetcode之动态规划(DP)专题-309. 最佳买卖股票时机含冷冻期(Best Time to Buy and Sell Stock with Cooldown) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 .​ 设计一个算法计算出最大利润.在满足…

Leetcode之动态规划(DP)专题-338. 比特位计数(Counting Bits) 给定一个非负整数 num.对于 0 ≤ i ≤ num 范围中的每个数字 i ,计算其二进制数中的 1 的数目并将它们作为数组返回. 示例 1: 输入: 2 输出: [0,1,1] 示例 2: 输入: 5 输出: [0,1,1,2,1,2] 进阶: 给出时间复杂度为O(n*sizeof(integer))的解答非常容易.但你可以在线性时间O(n)内用一趟扫描做到吗? 要求算法的空间复杂度为O(n). 你能…

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 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,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决…

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…

学习qzz的命名,来写一篇关于动态规划(dp)的入门博客. 动态规划应该算是一个入门oier的坑,动态规划的抽象即神奇之处,让很多萌新 萌比. 写这篇博客的目标,就是想要用一些容易理解的方式,讲解入门动态规划的真正意义. 奶萌兔的温馨提示:建议先理解dfs哦~(本文以一种较为新奇的方式解释DP) 动态规划 那什么是动态规划? 来问问神奇的奶萌兔吧(强行盗梗)! (奶萌兔来给你讲解啦~虽然还在睡觉=w=) 动态规划(英语:Dynamic programming,简称DP)是一种在数学.管理科学.计…

Leetcode之动态规划(DP)专题-983. 最低票价(Minimum Cost For Tickets) 在一个火车旅行很受欢迎的国度,你提前一年计划了一些火车旅行.在接下来的一年里,你要旅行的日子将以一个名为 days 的数组给出.每一项是一个从 1 到 365 的整数. 火车票有三种不同的销售方式: 一张为期一天的通行证售价为 costs[0] 美元: 一张为期七天的通行证售价为 costs[1] 美元: 一张为期三十天的通行证售价为 costs[2] 美元. 通行证允许数天无限制的旅…

一.动态规划算法 众所周知,递归算法时间复杂度很高为(2^n),而动态规划算法也能够解决此类问题,动态规划的算法的时间复杂度为(n^2).动态规划算法是以空间置换时间的解决方式,一开始理解起来可能比较困难,自己画画也许明白了很多. 二.动态规划算法分析 先举个例子: {7,0,0,0,0},{3,8,0,0,0},{8,1,0,0,0},{2,7,4,4,0},{4,5,2,6,5} 这个二维数组,求一下,顶层到底层,只能通过两端来相加的最大值(也就是说这棵树的最长路径). 分析: (1)第一步…

Leetcode之动态规划(DP)专题-647. 回文子串(Palindromic Substrings) 给定一个字符串,你的任务是计算这个字符串中有多少个回文子串. 具有不同开始位置或结束位置的子串,即使是由相同的字符组成,也会被计为是不同的子串. 示例 1: 输入: "abc" 输出: 3 解释: 三个回文子串: "a", "b", "c". 示例 2: 输入: "aaa" 输出: 6 说明: 6个回…

Leetcode之动态规划(DP)专题-474. 一和零(Ones and Zeroes) 在计算机界中,我们总是追求用有限的资源获取最大的收益. 现在,假设你分别支配着 m 个 0 和 n 个 1.另外,还有一个仅包含 0 和 1 字符串的数组. 你的任务是使用给定的 m 个 0 和 n 个 1 ,找到能拼出存在于数组中的字符串的最大数量.每个 0 和 1 至多被使用一次. 注意: 给定 0 和 1 的数量都不会超过 100. 给定字符串数组的长度不会超过 600. 示例 1: 输入: Arr…

Leetcode之动态规划(DP)专题-486. 预测赢家(Predict the Winner) 给定一个表示分数的非负整数数组. 玩家1从数组任意一端拿取一个分数,随后玩家2继续从剩余数组任意一端拿取分数,然后玩家1拿,…….每次一个玩家只能拿取一个分数,分数被拿取之后不再可取.直到没有剩余分数可取时游戏结束.最终获得分数总和最多的玩家获胜. 给定一个表示分数的数组,预测玩家1是否会成为赢家.你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化. 示例 1: 输入: [1, 5, 2] 输出: Fa…

Leetcode之动态规划(DP)专题-264. 丑数 II(Ugly Number II) 编写一个程序,找出第 n 个丑数. 丑数就是只包含质因数 2, 3, 5 的正整数. 示例: 输入: n = 10 输出: 12 解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数. 说明: 1 是丑数. n 不超过1690. dp含义: dp[i]表示第i-1个丑数. class Solution { public int nthUglyNumber(int n)…

Leetcode之动态规划(DP)专题-198. 打家劫舍(House Robber) 你是一个专业的小偷,计划偷窃沿街的房屋.每间房内都藏有一定的现金,影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入,系统会自动报警. 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组,计算你在不触动警报装置的情况下,能够偷窃到的最高金额. 示例 1: 输入: [1,2,3,1] 输出: 4 解释: 偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ,然后偷窃 3 号房屋 (金额…

Leetcode之动态规划(DP)专题-714. 买卖股票的最佳时机含手续费(Best Time to Buy and Sell Stock with Transaction Fee) 股票问题: 121. 买卖股票的最佳时机 122. 买卖股票的最佳时机 II 123. 买卖股票的最佳时机 III 188. 买卖股票的最佳时机 IV 309. 最佳买卖股票时机含冷冻期 714. 买卖股票的最佳时机含手续费 给定一个整数数组 prices,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 :非负整数…

Leetcode之动态规划(DP)专题-746. 使用最小花费爬楼梯(Min Cost Climbing Stairs) 数组的每个索引做为一个阶梯,第 i个阶梯对应着一个非负数的体力花费值 cost[i](索引从0开始). 每当你爬上一个阶梯你都要花费对应的体力花费值,然后你可以选择继续爬一个阶梯或者爬两个阶梯. 您需要找到达到楼层顶部的最低花费.在开始时,你可以选择从索引为 0 或 1 的元素作为初始阶梯. 示例 1: 输入: cost = [10, 15, 20] 输出: 15 解释: 最…

Leetcode之动态规划(DP)专题-877. 石子游戏(Stone Game) 亚历克斯和李用几堆石子在做游戏.偶数堆石子排成一行,每堆都有正整数颗石子 piles[i] . 游戏以谁手中的石子最多来决出胜负.石子的总数是奇数,所以没有平局. 亚历克斯和李轮流进行,亚历克斯先开始. 每回合,玩家从行的开始或结束处取走整堆石头. 这种情况一直持续到没有更多的石子堆为止,此时手中石子最多的玩家获胜. 假设亚历克斯和李都发挥出最佳水平,当亚历克斯赢得比赛时返回 true ,当李赢得比赛时返回 fa…

Leetcode之动态规划(DP)专题-392. 判断子序列(Is Subsequence) 给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列. 你可以认为 s 和 t 中仅包含英文小写字母.字符串 t 可能会很长(长度 ~= 500,000),而 s 是个短字符串(长度 <=100). 字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串.(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec…