c++动态规划是什么?
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所谓动态规划:把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。
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简单的说一种算法
以下来自网络
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。1957年出版了他的名著《Dynamic Programming》,这是该领域的第一本著作。
动态规划一般可分为线性动规,区域动规,树形动规,背包动规四类。
举例:
线性动规:拦截导弹,合唱队形,挖地雷,建学校,剑客决斗等;
区域动规:石子合并, 加分二叉树,统计单词个数,炮兵布阵等;
树形动规:贪吃的九头龙,二分查找树,聚会的欢乐,数字三角形等;
背包问题:01背包问题,完全背包问题,分组背包问题,二维背包,装箱问题,挤牛奶(同济ACM第1132题)等;
应用实例:
最短路径问题 ,项目管理,网络流优化等;
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动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。1957年出版了他的名著《Dynamic Programming》,这是该领域的第一本著作。
动态规划一般可分为线性动规,区域动规,树形动规,背包动规四类。
举例:
线性动规:拦截导弹,合唱队形,挖地雷,建学校,剑客决斗等;
区域动规:石子合并, 加分二叉树,统计单词个数,炮兵布阵等;
树形动规:贪吃的九头龙,二分查找树,聚会的欢乐,数字三角形等;
背包问题:01背包问题,完全背包问题,分组背包问题,二维背包,装箱问题,挤牛奶(同济ACM第1132题)等;
应用实例:
最短路径问题 ,项目管理,网络流优化等;
追问
ACM是什么?我只知道快快编程。
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