动态规划之解题思路
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一、定义
动态规划(dynamic programming)简称DP,用于解决重叠子问题。
二、解题步骤
1、确定dp数组以及下标含义
2、确定状态转移方程
3、dp数组的初始化
题目有两种可能,一种是要求背包恰好装满,一种是可以不装满(只要不超过容量就行)。
- 恰好装满。只需要初始化dp[0] 为 0, 其他初始化为负数即可。
- 可以不装满。 只需要全部初始化为 0,即可。
4、确定遍历的顺序
外层遍历物品,还是外层遍历容量;
以及容量从大到小遍历,还是从小到大遍历。
5、举例检验
三、总结
递归和动态规划都是将原问题拆成多个子问题然后求解,他们之间最本质的区别是,动态规划保存了子问题的解,避免重复计算。
动态规划内容很多,将从以下方面进行学习:
斐波拉契数列
背包(0-1背包,完全背包)。。。。。
参考资料: github分类详解
动态规划(dynamic programming)简称DP,用于解决重叠子问题。
二、解题步骤
1、确定dp数组以及下标含义
2、确定状态转移方程
3、dp数组的初始化
题目有两种可能,一种是要求背包恰好装满,一种是可以不装满(只要不超过容量就行)。
- 恰好装满。只需要初始化dp[0] 为 0, 其他初始化为负数即可。
- 可以不装满。 只需要全部初始化为 0,即可。
4、确定遍历的顺序
外层遍历物品,还是外层遍历容量;
以及容量从大到小遍历,还是从小到大遍历。
5、举例检验
三、总结
递归和动态规划都是将原问题拆成多个子问题然后求解,他们之间最本质的区别是,动态规划保存了子问题的解,避免重复计算。
动态规划内容很多,将从以下方面进行学习:
斐波拉契数列
背包(0-1背包,完全背包)。。。。。
参考资料: github分类详解
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