动态规划算法的基本要素为
动态规划算法的基本要素为最优子结构和重叠子问题。
1、最优子结构。当问题的最优解包含了其子问题的最优解时,称该问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质提供了该问题可用动态规划算法求解的重要线索。
2、在动态规划算法中,利用问题的最优子结构性质,以自底向上的方式递归地从子问题的最优解逐步构造出整个问题的最优解。
3、重叠子问题。可用动态规划算法求解的问题应具备的另一个基本要素是子问题的重叠性质。可用动态规划算法求解的问题应具备的另一个基本要素是子问题的重叠性质。在用递归算法自顶向下求解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题被反复计算多次。
动态规划算法的优缺点:
1、动态规划与其它算法相比,大大减少了计算量,丰富了计算结果,不仅求出了当前状态到目标状态的最优值,而且同时求出了到中间状态的最优值,这对于很多实际问题来说是很有用的。
2、动态规划相比一般算法也存在一定缺点:空间占据过多,但对于空间需求量不大的题目来说,动态规划无疑是最佳方法!动态规划算法和贪婪算法都是构造最优解的常有方法。动态规划算法没有一个固定的解题模式,技巧性很强。
3、动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只解一次,而后将其解保存在一个表格中,当再次需要此子问题时,只要简单地用常数时间查看一下结果。
2023-08-15 广告