算法之动态规划

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:最优解 依赖重复计算的 独立的 子过程1.发现最优解结构2.推到递归式

动态规划总结

最优解 依赖重复计算的 独立的 子过程

1.发现最优解结构

2.推到递归式

3.自低向上存储子过程结果过(备忘录,非最优子过程,只是存储,类似迷宫)

4.最优解的存储和计算

这里1:

1)子问题发现/定义、假设已经有了最优解,怎么通过子问题解决。比如工厂最快流水线,已经选了一条路径,要知道如何选择的,需要知道除固定节点后前面如何选择的。矩阵乘法,知道划分后,需要知道最外层两个括号分别如何计算。LCS知道最终解后,需要知道除最后一个节点外前面解如何选择的。

2)选择 需要依赖哪些子问题(越少越好,矩阵乘法无法做到只依赖一个,依赖两个。工厂流水和LCS可以选择多个,但是一个很简单直接求取,选择依赖一个);需要选择依赖(矩阵循环所有一对可能选择其1,LCS和工厂选择满足更优的)

3)注意满足重复计算和独立(最长非重复路径这种问题因为一个子问题用的点其他子问题不能用,所以子问题的最优不是独立的,无法用动态规划),需要简单的证明最优子解的选择会导致最优解

4)局部计算(i-k或者0-2)

LCS:

两个串最长非连续公共子串

算法之动态规划

算法之动态规划

假设最优解已有去推子问题(固有思维就是对两个串加节点,才是n与n-1的关系,不太一样的思维)

矩阵

矩阵最小乘法次数的组合

算法之动态规划

同样的,考虑矩阵多一个n,n-1的关系,改思维习惯

生产线

算法之动态规划

算法之动态规划

这个虽然可以用加一个节点,但是从最终最优解来推也可以的。

climits的INT_MAX

vector > ret(row,vector(col));


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