動態規劃演算法 理解

動態規劃：多階段（兩段）最優化決策解決問題的過程就稱為動態規劃。

1、描述優解的結構特徵。 

2、遞迴地定義乙個最優解的值。 

3、自底向上計算乙個最優解的值。

4、從已計算的資訊中構造乙個最優解。

(1) 最優化原理：問題的最優解包含的字問題也有最優解，就稱該問題具有最優子結構，滿足最優化原理。

單調遞增最長子序列

設計乙個o(n2)時間的演算法，找出由n個數組成的序列的最長單調遞增子串行。

輸入有兩行： 第一行：n，代表要輸入的數列的個數 第二行：n個數，數字之間用空格格開。

最長單調遞增子串行的長度。

513

529

4

**：

1

int a = new
int[100];
2int dp =new
int[100]; 
3int
n;4 　　　　　scanner inputscanner = new
scanner(system.in);
5         n =inputscanner.nextint();
6for (int i = 0; i < n; i++) 
9for (int i = 0; i < dp.length; i++) 
12int max =0;
13for (int i = 1; i < a.length; i++)     19}
20}21system.out.println(max);
22         inputscanner.close();

租用遊艇問題

長江遊艇俱樂部在長江上設定了n個遊艇出租站1，2，…，n。遊客可在這些遊艇出租站租用遊艇，並在下游的任何乙個遊艇出租站歸還遊艇。遊艇出租站i到遊艇出租站j之間的租金為r(i,j),1<=i第1 行中有1 個正整數n（n<=200），表示有n個遊艇出租站。接下來的第1到第n-1 行，第i行表示第i站到第i+1站,第i+2站, ... , 第n站的租金。

輸出從遊艇出租站1 到遊艇出租站n所需的最少租金。

3515

7

12

**：

#include using

namespace
std;
intmain()
}for(i=2;i)}}
}cout
<1][n]
}

動態規劃演算法理解

幾個月前已經弄懂了的演算法，現在回憶起來這麼費勁。又得重頭開始，真是浪費生命啊。再好的腦袋也不如爛筆頭！這裡用最長公共子串行問題 lcs 來說明演算法 給定兩個序列 x y 求x y長度最長的公共子串行。前期儲備知識 公共子串行不等於公共字串 注意區分 例如，如果x y 那麼就是x和y的公共子串行，...

理解動態規劃演算法

動態規劃的思想是將乙個問題分解為若干子問題，並且子問題之間還有重疊，通過先求解這些子問題的最優解，將原問題的最優解通過這些子問題的最優解構造出來，從而得到原問題的最優解。由此可以得到動態規劃演算法的應用場景 若求乙個問題的最優解 通常是求最大值或者最小值 而且該問題能夠分解成若干個子問題，並且子問題...

動態規劃演算法的理解

動態規劃演算法主要的核心思想是 狀態和狀態轉移方程。怎麼理解這個問題呢？先拿到了乙個數字三角形的程式，閱讀了它的動態規劃的 但是看不明白！不明白在什麼地方呢？在具體的執行過程各個變數的變化方向。比如兩層for迴圈，i為逆序，j為次序。那麼這種執行次序就沒有辦法想象了。那就先不管上面的了，先看dag上...