動態規劃(dynamic programming)是運籌學的乙個分支，是求解決策過程(decision process)最優化的數學方法。20世紀50年代初美國數學家r.e.bellman等人在研究多階段決策過程(multistep decision process)的優化問題時，提出了著名的最優化原理(principle of optimality)，把多階段過程轉化為一系列單階段問題，利用各階段之間的關係，逐個求解，創立了解決這類過程優化問題的新方法——動態規劃。舉例：線性動規：攔截飛彈，合唱隊形，挖地雷，建學校，劍客決鬥等；
區域動規：石子合併， 加分二叉樹，統計單詞個數，炮兵布陣等；
樹形動規：貪吃的九頭龍，二分查詢樹，聚會的歡樂，數字三角形等；
揹包問題：01揹包問題，完全揹包問題，分組揹包問題，二維揹包，裝箱問題，擠牛奶等；
1.將原問題分解為子問題
2.確定狀態
3.確定初始態值
4.確定狀態轉移方程
個人理解想必存在錯誤，歡迎指正
動態規劃初識
適合用動態規劃的問題特徵 可以分解成相互重疊的若干子問題 滿足最優性原理 結構性質 該問題的最優解中也包含著其子問題的最優解。一般地，子問題的聯絡體現在某種遞推關係，通過這種遞推計算可以把問題的解儲存起來，後期直接使用，避免重複運算。簡單的dp例子 遞推關係 m i j m i 1 j m i j ...
初識動態規劃
有乙個矩陣map，它每個格仔有乙個權值。從左上角的格仔開始每次只能向右或者向下走，最後到達右下角的位置，路徑上所有的數字累加起來就是路徑和，返回所有的路徑中最小的路徑和。給定乙個矩陣map及它的行數n和列數m，請返回最小路徑和。保證行列數均小於等於100.輸入輸出樣例 第一行，輸入n,m表示這個矩陣...
初識動態規劃
let maxw 0 最大可放重量 let weight 2 2,4 6,3 物品重量 let n weight.length let w 11 揹包最大可承受重量 let men for let i 0 i n i men.push f 0,0 11 function f i,cw f i 1,c...