动态规划的特征和思路

*  许多求最优解的问题可以用动态规划来解决. *  首先要把原问题分解为若干个子问题.注意单纯的递归往往会导致子问题被重复计算,用动态规划的方法,子问题的解一旦求出就要被保存,所以每个子问题只需求解一次. *  子问题经常和原问题形式相似,有时甚至完全一样,只不过规模从原来的n 变成了n-1,或从原来的n×m 变成了n×(m-1) ……等等. *  找到子问题,就意味着找到了将整个问题逐渐分解的办法. *  分解下去,直到最底层规模最小的的子问题可以一目了然地看出解. *  每一层子问题的解决

一 问题引入 在生物学中,经常需要比较两个不同生物的DNA,一个DNA串由由一串称为碱基的的分子组成,碱基有鸟嘌呤,腺嘌呤,胞嘧啶,胸腺嘧啶四中,我们用英文字母的首字母表示四种碱基,那么DNA就是在有限集{A,C,G,T}上的一个字符串.例如某种生物的DNA序列为:S1=ACCGGTCGAGTGCGCGGAAGCCGGCCGAA,S2=GTCGTTCGGAATGCCGTTGCTCTGTAAA,我们比较两个DNA串的原因就是希望确定他们的相似度,作为衡量两个物种相似度的标准.如果一个串是另外一个串

You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent houses have security system connected and it will autom

(1).问题描述:给出2个序列,x是从1到m,y是从1到n,找出x和y的最长公共子序列? x:A B C B D A B y:B D C A B A 则:最长公共子序列长度为4,BDAB BCAB BCBA均为LCS(最长公共子序列): 模型实现图: (2).问题解决 代码实现了最长公共子序列的长度 #include<stdio.h> #define N    10 int LCS(int *a, int count1, int *b, int count2); int LCS(int *a,

Jump Game Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array. Each element in the array represents your maximum jump length at that position. Determine if you are able to reach the last index. For ex

原文:http://www.cnblogs.com/Anker/archive/2013/05/04/3059070.html 1.前言 前段时间忙着搞毕业论文,看书效率不高,导致博客一个多月没有更新了.前段时间真是有些堕落啊,混日子的感觉,很少不爽.今天开始继续看算法导论.今天继续学习动态规划和贪心算法.首先简单的介绍一下动态规划与贪心算法的各自特点及其区别.然后针对0-1背包问题进行讨论.最后给出一个简单的测试例子,联系动态规划实现0-1背包问题. 2.动态规划与贪心算法 关于动态规划的总结

做了一段时间NOI,做到动态规划看了几天算法书籍.还是没有深入,学了基本的动态规划,稍有一点体会,记录到这里. 背包是这样一类问题:在限定总质量前提下,从若干质量＼价格对中,取哪些能使得价格最大. 动态规划是一种思想,简单的说,动态规划思想就是充分利用对子问题的计算结果来递推父问题结果.所以,动态规划具有较高的效率,省去了一些不必要的计算.这里主要关心表和递推关系,其实这两者是同一个东西,根据记录表来推得父问题的解,找到递推关系要依赖表记录子问题的解.不同的问题有不同的构建方式,所以我个人觉得,

动态规划(Dynamic Programming,简称DP),虽然抽象后进行求解的思路并不复杂,但具体的形式千差万别,找出问题的子结构以及通过子结构重新构造最优解的过程很难统一,并不像回溯法具有解决绝大多数问题的银弹(全面解析回溯法:算法框架与问题求解).为了解决动态规划问题,只能靠多练习.多思考了.本文主要是对一些常见的动态规划题目的收集,希望能有所帮助.难度评级受个人主观影响较大,仅供参考. 目录(点击跳转) 动态规划求解的一般思路 备忘录法 1.硬币找零 扩展1:单路取苹果 扩展2:装配线

又刷了30题了,这速度还不错.因为还有别的东西要复习,所以进度并不快.感觉还是能学到很多新东西的.早知道这个就不用去其他地方刷了.这个难度不高,还可以知道哪些情况没考虑.比其他OJ那种封闭式的好多了.还是进入正题吧. 1.Rotate Image 这个做过两三次了,但每次还是得重新开始推导..这次又推导了很久..不过好在做过,代码也写得比较简洁. 主要思路就是第一层循环按层次深入.第二层把旋转后对应替代的4个位置循环更新.swap就是用来更新用的.做完发现讨论里的最高票代码就是我这样子= =