動態規劃是求解包含重疊子問題的最優化方法
1.基本思想：將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解（注意：不是簡單分而治之）。
2.只能應用於有最優子結構的問題（即區域性最優解能決定全域性最優解，或問題能分解成子問題來求解）。
3.具有無後效性。它要求每乙個問題的決策，不能夠對解決其他未來的問題產生影響，如果產生影響，就無法保證決策的最優性，這就是無後效性。
若問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，則稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最優化原理）。
1.能用動態規劃解決的求最優解問題，必須滿足最優解的每個區域性也都是最優的。
2.子問題重疊性質。在用遞迴演算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題可能被重複計算多次。動態規劃演算法利用此性質，對每個子問題只計算一 次，然後將其結果儲存起來以便高效重用。
給定a0,a1,以及an=p*a(n-1) + q*a(n-2)中的p,q。這裡n >= 2。 求第k個數對10000的模。
輸入包括5個整數：a0、a1、p、q、k。第k個數a(k)對10000的模。20 1 1 14 58359//時間消耗太大
#include#includeusing namespace std;
int a0,a1,p,q,k;
int ak(int k)
int main()
coutint main()
cout<#includeusing namespace std;
int f(int m, int n)
int main()
遞迴 動態規劃 POJ Help Jimmy
1 3 8 17 20 0 10 8 0 10 13 4 14 3 首先明確遞迴函式的功能 由於向左走和向右走是性質一樣的兩個子問題，因此此時遞迴函式的就是針對當前平板的向左 右走，計算時間 遞迴結束條件 當遞迴到第n個平板時，遞迴結束，返回當前高度 當前高度小於限定的最高高度 確定遞迴的等價關係 ...
動態規劃與遞迴
這裡借用leetcode的一道例題，來說一下動態規劃和遞迴的區別 給定乙個三角形，找出自頂向下的最小路徑和。每一步只能移動到下一行中相鄰的結點上。相鄰的結點 在這裡指的是 下標 與 上一層結點下標 相同或者等於 上一層結點下標 1 的兩個結點。例如，給定三角形 2 3,4 6,5,7 4,1,8,3...
遞迴和動態規劃
暴力遞迴 1，把問題轉化為規模縮小了的同類問題的子問題 2，有明確的不需要繼續進行遞迴的條件 base case 3，有當得到了子問題的結果之後的決策過程 4，不記錄每乙個 子問題的解 動態規劃 1，從暴力遞迴中來 2，將每乙個子問題的解記錄下來，避免重複計算 3，把暴力遞迴的過程，抽象成了狀態表達...