在dp的方面，記憶化搜尋感覺不如遞推好用，這是肯定的，但有些時候dp的轉移過程過於複雜很難求解乙個問題的時候其子問題都解決了，所以這個時候可以用記憶化搜尋來解決記憶化搜尋因為可以將已經求解的問題儲存起來，所以求解非常快，這個方法的基本思想就是由下到上求解，先遞迴到最底層，然後層層向上去解決這個問題，在這中間會有重疊子問題，大大加快了求解過程，可以用memset 將dp的值全部設定為－1 表示不知道值的子問題 dp[x][y]>=0表示在x y點的最優解已經求解出來了。
例題 hdu1078
#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace std;
int mat[105][105];
int dp[105][105];
int dx[4]=;
int dy[4]=;
int n,k;
int check(int x,int y)
int search(int x,int y)}}
if(mark==0)
dp[x][y]=mat[x][y];
else
dp[x][y]=maxx+mat[x][y];
}return dp[x][y];
}int main()
search(0,0);
cout<
記憶化搜尋簡介
記憶化搜尋 演算法上依然是搜尋的流程，但是搜尋到的一些解用動態規劃的那種思想和模式作一些儲存。一般說來，動態規劃總要遍歷所有的狀態，而搜尋可以排除一些無效狀態。更重要的是搜尋還可以剪枝，可能剪去大量不必要的狀態，因此在空間開銷上往往比動態規劃要低很多。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序，...
記憶化搜尋
演算法上依然是搜尋的流程，但是搜尋到的一些解用 動態規劃 的那種思想和模式作一些儲存。一般說來，動態規劃總要遍歷所有的狀態，而搜尋可以排除一些無效狀態。更重要的是搜尋還可以剪枝，可能剪去大量不必要的狀態，因此在空間開銷上往往比動態規劃要低很多。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序，但是每求...
記憶化搜尋
記憶化搜尋 演算法上依然是搜尋的流程，但是搜尋到的一些解用動態規劃的那種思想和模式作一些儲存。記憶化演算法在求解的時候還是按著自頂向下的順序，但是每求解乙個狀態，就將它的解儲存下來，以後再次遇到這個狀態的時候，就不必重新求解了。例1.題目描述 給從左至右排好隊的小朋友們分糖果，要求 1.每個小朋友都...