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算法导论学习-动态规划之记忆化搜索
一. 动态规划
动态规划（dynamic programming）,与“分治思想”有些相似，都是利用将问题分 为子问题，并通过合并子问题的解来获得整个问题的解。于“分治”的不同之处在 于，对于一个相同的子问题动态规划算法不会计算第二次，其实现原理是将每一个计算过的子问题的值保存在一个表中。
二. 记忆化搜索
我们常见的动态规划问题，比如流水线调度问题，矩阵链乘问题等等都是“一步接着一步解决的”，即规模为 i 的问题需要基于规模 i-1 的问题进行最优解选择，通常的递归模式为DP(i)=optimal{DP(i-1)}。而记忆化搜索本质上也是DP思想，当子问题A和子问题B存在子子问题C时，如果子子问题C的最优解已经被求出，那么子问题A或者是B只需要“查表”获得C的解，而不需要再算一遍C。记忆化搜索的DP模式比普通模式要“随意一些”，通常为DP(i)=optimal(DP(j)), j < i。
参考：
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzY4NTQwMA==&mid=2651006855&idx=1&sn=b88467ce97e3f0eb18a39c19be26e3ab&chksm=8bad9470bcda1d665607c7cbc6c73523088bad94ce8f2dcd9e70c76a5b9029a1a724b01ecbdb&mpshare=1&scene=23&srcid=1030niUJOkGjRdphLRvyD6uK#rd