動態規劃演算法與分治法類似，都是將求解問題分解成若干子問題，解決子問題，最後結合子問題得到原問題的解。但與分治法不同的是，這些分解的子問題往往不是互相獨立的，其內部存在某種聯絡，所以可以將子問題的解記錄在乙個表上，最後通過讀表的方式解決原問題。動態規劃適用於解最優化問題。
1.單調遞增最長子序列：用乙個陣列a【】來存數列，用dp【i】來表示以i下標結尾的數的最長子序列，則
當（1 <= j < i且a【i】 > a【j】 ）
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
2.租用遊艇問題：用乙個二維陣列a【】【】來存各出租站之間的租金，用dp【i】【j】表示第i站到第j站的最小費用，則
當（2 <= i < j <= n)
dp[1][j] = min（dp[1][j] ，dp[1][i] + dp[i][j]）
跟著隊友，特別是基礎好的隊友學習程式設計，效率確實大大的提高了很多，而且很多小問題也在隊友面前解決了。但是我們之間的實力懸殊過大，總會讓我有點懈怠，讓我覺得反正有他在，我隨隨便便做一些就ok，總是不求甚解。感覺自己沒有硬實力，所以以後我要自己獨立完成一些題目，盡量是自己解決，然後實在不會的地方在問自己的夥伴。這樣既能提公升自己又能少麻煩一下同伴，一石二鳥。respect.
演算法第三章作業
1.動態規劃是一種能夠減少重複運算的一種演算法，比較適合原問題能依賴於子問題解得，而子問題也能夠依賴於子子問題解得而出的問題。其次，動態規劃更適合於資料量較多的時候的一種演算法，當資料量沒有到達一定規模的時候，動態規劃演算法不能夠體現出足夠的優勢。如對於揹包問題的貪心演算法和動態規劃法 2.1 單調...
演算法第三章作業
我覺得動態規劃是一種分治法的偽高階型，它將乙個大問題可以分成若干個小問題後，解決子問題，然後將子問題的解插入到乙個表中，用乙個表來記錄所有的已經得到答案的子問題的解，後面就可以發現，無論子問題的解是否被用到，其都在表中，接著求問題便可以節省大量的時間。3 1m i 1 n 1 m i max 1 1...
演算法第三章作業
組員 高珞洋，何汶珊 之前在學習分治法的時候也有將其和動態規劃進行比較，動態規劃能夠解題的根本要求是原問題可以細分成子問題，且原問題的最優解必包含子問題的最優解。為了更明確上述條件，從而保證題目能夠運用動態規劃求解，通常需要兩步操作 明確問題具有最優子結構，並分解問題 找出遞推關係式 狀態轉移方程 ...