能用動歸演算法解決的問題，都有兩個基本的要素
1.最優子結構
2.子問題劃分有重疊
動態規劃解決問題，主要找出兩樣東西：
1.「狀態」 dp[i] : 組成價值i所需要的最少的硬幣的數量
2.狀態轉移方程
有面值1，3，5分的三種硬幣，現在給出乙個價值c，
問組成價值c最少需要幾枚硬幣?
public class corn ;
int c = 15;
int dp = new int[c+1];
arrays.fill(dp, -1);
int num = func(arr, c, dp);
system.out.println("num:" + num);
system.out.println("number:" + number);
}/**
* arr陣列放的是硬幣, c是指定的價值，返回價值c最少需要的硬幣的數量
* @param arr
* @param c
* @param dp
*/static int number = 0;
private static int func(int arr, int c, int dp)
number++;
if(c == 0)
if(c == 1 || c == 3 || c == 5)
if(c < 3) else if(c < 5) else
return dp[c];
}}
動態規劃演算法
一 動態規劃演算法原理 將待求解的問題分解成若干個相互聯絡的子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解 對於重複出現的子問題，只在第一次遇到的時候對它進行求解，並把答案儲存起來。了不去求解相同的子問題，引入乙個陣列，把所有子問題的解存於該陣列中，這就是動態規劃所採用的基本方法。動態規劃...
動態規劃演算法
動態規劃 通過把原問題分解為相對簡單的子問題來求解複雜問題。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題。演算法總體思想 演算法的基本步驟 演算法的基本要素 最優子結構 重疊子問題 備忘錄方法 問題描述 子串行 公共子串行 最長公共子串行 lcs 問題 問題分析 動態規劃求解lcs問題 最長...
動態規劃演算法
動態規劃演算法的思路 動態規劃法即 dynamic programming method dp 是系統分析中的種常用方法。動態規劃法是20世紀50年代由貝爾曼 r.bellman 等人提出的，用來解決多階段決策過程問題的一種最優化方法。多階段決策過程是指把研究問題分成若干個相互聯絡的階段，由每個階段...