强大的动态规划

  动态规划算法与分治算法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治算法不同的是,适合于用动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是相互独立的。若用分治算法来解决这类问题,则分解得到的子问题数目太多,以至于最后解决原问题需要耗费指数时间。然而,不同子问题的数目尝尝只有多项式量级。在用分治算法求解时,有些子问题被重复计算了多次。如果我们能保存已解决的子问题的答案,而在需要的时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,从而得到多项式时间算法【动规方程】。为达到此目的,可以用一个表来记录所有已解决的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中,这就是动态规划法的基本思想。具体的动态规划法多种多样,但它们具有相同的填表格式。

  动态规划算法适用于解最优化问题。通常科安一下4个步骤设计:

  (1)找出最优解的性质,并刻画其结构特征【找出动规方程】;

  (2)递归地定义最优值;

  (3)以自底向上的方式计算出最优值;

  (4)根据计算最优值时得到的信息,构造最优解;

  步骤(1)~(3)是动态规划算法的基本步骤。在只需要求出最优值的情形,步骤(4)可以省去。若需要求出问题的最优解,则必须执行步骤(4)。此时,在步骤(3)中计算最优值时,通常需记录更多的信息,以便在步骤(4)中,根据所记录的信息,快速构造出一个最优解。

  常见的动态规划求解例子:矩阵连乘、最长公共子序列、数组连续最大字段和、0-1背包问题等

  

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