动态规划初探及其应用案例.pdf

动态规划，作为一种解决复杂问题的高效算法，其核心在于将问题分解为子问题，并利用子问题的解来构建原问题的解。 动态规划的精髓 动态规划算法的关键在于状态的定义和状态转移方程的构建。状态通常代表问题的子问题，而状态转移方程则描述了如何利用已知状态的解来计算未知状态的解。 经典案例解析 为了更好地理解动态规划的应用，我们将深入探讨一些经典的动态规划问题，例如： 最长公共子序列问题： 给定两个序列，找到它们之间长度最长的公共子序列。 背包问题： 给定一组物品，每个物品具有不同的重量和价值，选择一些物品放入背包中，使得背包的总价值最大，同时不超过背包的容量限制。 编辑距离问题： 计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）。 通过对这些经典案例的剖析，我们将深入理解动态规划的思想和应用，并掌握解决实际问题的技巧。

贪心算法和动态规划是计算机科学中用于解决优化问题的两种关键策略。贪心算法通过每一步选择当前状态下的最佳选择，尝试实现全局最优解。动态规划则将复杂问题分解为互相重叠的子问题，通过记录和利用先前计算过的子问题答案来提高效率。这两种方法在解决背包问题、旅行商问题等优化问题中发挥着重要作用。了解和掌握它们对于提升算法设计和解决实际问题至关重要。

数据挖掘初探0.9版@2000，适合对此感兴趣的朋友们进行学习和研究。

搜索技术的进步，从有序的状态空间节点中寻找问题解决方案，涵盖了深度优先搜索和广度优先搜索策略，优化搜索成为高级枚举的重要手段。

动态规划算法：深度解析与应用实例 动态规划，一种解决复杂问题的有效策略，通过将问题分解为相互关联的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算，从而提高效率。其核心思想在于“记住求过的解”，适用于解决具有最优子结构和重叠子问题性质的问题。 算法流程： 定义状态: 明确问题的状态空间，每个状态对应一个子问题的解。 确定状态转移方程: 建立状态之间的联系，描述如何通过已知状态推导出未知状态。 设置初始状态: 确定基础情况，作为递归的终止条件。 状态转移与求解: 根据状态转移方程，逐步递推，最终求得目标状态的解。 应用案例： 1. 爬楼梯问题 假设你正在爬楼梯，每次你可以爬 1 或 2 个台阶。有多少种不同的方法可以爬到 n 级台阶？ 状态定义: dp[i] 表示爬到第 i 级台阶的不同方法数。 状态转移方程: dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 初始状态: dp[0] = 1, dp[1] = 1 2. 最长公共子序列问题 给定两个字符串 text1 和 text2, 返回它们的最长公共子序列的长度。 状态定义: dp[i][j] 表示 text1 的前 i 个字符和 text2 的前 j 个字符的最长公共子序列的长度。 状态转移方程:* 若 text1[i - 1] == text2[j - 1], 则 dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1* 否则，dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) 初始状态: dp[0][j] = 0, dp[i][0] = 0 总结 动态规划是一种强大的算法技术，通过巧妙地利用子问题的解，能够高效地解决许多复杂问题。掌握其核心思想和应用技巧，对于提升算法能力具有重要意义。

使用 Python 实现动态规划算法 解决优化问题

在放置操作中，每一行有 w 个位置，因此每行状态可表示为 0 到 2^w - 1 的整数。 当前行的状态 s 由前一行状态 s' 转换而来。对于该行位置 j，状态转换规则如下： 若前一行位置 j 为 0，则该位置可以竖放，状态转换：0 -> 1 若前一行连续两个位置为 0，则这两个位置可以横放，状态转换：00 -> 00 若前一行位置 j 为 1，则该位置不可再放，状态转换：1 -> 0

从上面的分析可以看出，动态规划可以被视为搜索的一种记忆化优化。动态规划通过保存搜索时重复计算的状态，以空间换取时间。记忆化搜索通常是自顶向下求解，而我们通常编写的动态规划则是自底向上的方法。因此，动态规划本质上是记忆化搜索的一种非递归形式。

探索问题，开启算法之门 深入探讨“为什么讲这个问题” ，可以引导我们更好地理解搜索和动态规划算法。 这两种算法体现了“电脑”和“人脑”在解决问题上的差异： 电脑擅长快速枚举， 而人脑更倾向于总结规律， 找到最优解。 通过“回到起点”和“变换角度”的思考方式， 我们可以不断优化解题思路， 将复杂问题分解成可解决的子问题。 动态规划正是利用了这种思想， 通过记录子问题的解， 避免重复计算， 从而提高效率。