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动态规划算法详解
dp
算法
是什么?
答:
动态规划算法(Dynamic Programming),
是将复杂问题拆分成子问题,并在子问题的基础上,求解复杂问题,子问题之间不是独立的,而是相互依存的
。动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是...
动态规划
是如何解决多阶段决策问题的?
答:
动态规划是一种解决多阶段决策问题的算法思想
,它具有以下基本要素:最优子结构(Optimal Substructure):问题的最优解包含了其子问题的最优解。换句话说,问题可以通过子问题的最优解构建出整体的最优解。动态规划问题 重叠...
支撑核心
算法
库的两大重要基础是什么
答:
动态规划(Dynamic Programming,
DP)是运筹学的一个分支,是求解决策过程最优化的过程
。20世纪50年代初,美国数学家贝尔曼(R.Bellman)等人在研究多阶段决策过程的优化问题时,提出了著名的最优化原理,从而创立了动态规划。动...
生物学中常用的两种
动态规划算法
答:
在生物学中应用的两种动态规划算法:
Needleman-Wunsch算法(全局比对)和Smith-Waterman算法(局部比对)
(1)全局序列比对:1)两条序列可以在一个x- 和y-轴的矩阵中得到比对;2)如果序列一致,则可以得到一条通过对角线的...
动态规划
法的原理
答:
设计一个标准的动态规划算法,
通常可按以下几个步骤进行:(1)划分阶段:按照问题的时间或空间特征,把问题分为若干个阶段
。注意这若干个阶段一定要是有序的或者是可排序的(即无后向性),否则问题就无法用动态规划求解。...
动态规划
求解活动选择
答:
首先我们需要将问题分解成多个子问题。假设有n个活动,编号为1,2,...,n。对于这n个活动,我们需要按照它们的结束时间从早到晚排序,以便于接下来的
动态规划算法
。令f[i]表示前i个活动中所选出的最大活动数量。那么状态...
动态规划算法详解
答:
问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些子问题会被重复计算多次。
动态规划算法
正是利用了这种子问题的重叠性质,对每一个子问题只计算一次,然后将其计算结果保存在一...
动态规划算法
的基本思想
答:
动态规划算法
与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题。但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。不同子问题的数目常常只有多项式量级。在用分治法求解时,有些子问题被重复计算了许多次。如果能够保存...
算法
分析中
动态规划
的四个基本步骤
答:
2、递归地定义一个最优解的值。3、自底向上计算一个最优解的值。4、从已计算的信息中构造一个最优解。一、基本概念
动态规划
过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中...
动态规划
的基本步骤
答:
3、子问题的重叠性:
动态规划算法
的关键在于解决冗余,这是动态规划算法的根本目的。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术,它在实现的过程中,不得不存储产生过程中的各种状态,所以它的空间复杂度要大于其他的算法。
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