1. 設計動態規劃演算法有哪些主要步驟
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是，適合於用動態規劃求解的問題，經分解得到子問題往往不是互相獨立的。若用分治法來解這類問題，則分解得到的子問題數目太多，有些子問題被重復計算了很多次。如果我們能夠保存已解決的子問題的答案，而在需要時再找出已求得的答案，這樣就可以避免大量的重復計算，節省時間。我們可以用一個表來記錄所有已解的子問題的答案。不管該子問題以後是否被用到，只要它被計算過，就將其結果填入表中。這就是動態規劃法的基本思路。具體的動態規劃演算法多種多樣，但它們具有相同的填表格式。
2. 動態規劃演算法的時間和空間復雜度是多少
動態規劃演算法一般是n步疊代計算局部最優解，每一步疊代需要計算m個子項，那麼時間復雜度就是O(m*n)。如果只保存一步疊代的結果，空間復雜度就是O(m)；如果需要保存k步疊代結果，空間復雜度就是O(m*k)。
3. 動態規劃演算法怎麼計算
動態規劃演算法：
（1）分析最優解的性質，並刻畫其結構特徵。
（2）遞歸的定義最優解。
（3）以自底向上或自頂向下的記憶化方式（備忘錄法）計算出最優值。
（4）根據計算最優值時得到的信息，構造問題的最優解。
4. 詳解動態規劃演算法
其實你可以這么去想。
能用動態規劃解決的問題，肯定能用搜索解決。
但是搜素時間復雜度太高了，怎麼優化呢？
你想到了記憶化搜索，就是搜完某個解之後把它保存起來，下一次搜到這個地方的時候，調用上一次的搜索出來的結果。這樣就解決了處理重復狀態的問題。
動態規劃之所以速度快是因為解決了重復處理某個狀態的問題。
記憶化搜索是動態規劃的一種實現方法。
搜索到i狀態，首先確定要解決i首先要解決什麼狀態。
那麼那些狀態必然可以轉移給i狀態。
於是你就確定了狀態轉移方程。
然後你需要確定邊界條件。
將邊界條件賦予初值。
此時就可以從前往後枚舉狀態進行狀態轉移拉。
5. 分治演算法和動態規劃有什麼不同和聯系
一、分治法與動態規劃主要共同點：
1）二者都要求原問題具有最優子結構性質，都是將原問題分而治之，分解成若干個規模較小(小到很容易解決的程序)的子問題。然後將子問題的解合並，形成原問題的解。
二、分治法與動態規劃實現方法：
① 分治法通常利用遞歸求解。
② 動態規劃通常利用迭代法自底向上求解，但也能用具有記憶功能的遞歸法自頂向下求解。
三、分治法與動態規劃主要區別：
① 分治法將分解後的子問題看成相互獨立的。
② 動態規劃將分解後的子問題理解為相互間有聯系，有重疊部分。
6. 動態規劃演算法（pascal）
在計算夠不夠開銷時
20%這個數據是廢的
你可以先減去預算再考慮存多少錢
比如手頭錢的數目為a
預算為b
存在媽媽處的錢為c
可以先從a中減去b
然後c就等於c+a
div
100
*100
var
略
begin
a:=0;
c:=0;
bo:=true;
for
i:=1
to
12
do
begin
read(b[i]);
inc(a,300);
if
a<b[i]
then
begin
writeln(i);
bo:=false;
break;
end
else
begin
c:=c+a
div
100*100;
dec(a,b[i]);
a:=a
mod
100;
end;
end;
if
bo
then
writeln(a+c+c
div
5);
end.
7. 演算法設計，動態規劃問題
usesmath;
var
n,i,j,l,r,k:longint;
f:array[1..100,1..100]oflongint;
a,b:Array[1..100]oflongint;
begin
read(n);
fori:=1tondo
read(a[i],b[i]);
fori:=1tondo
f[i,i]:=0;
fori:=2tondo
forj:=1ton-i+1do
begin
l:=j;r:=j+i-1;
f[l,r]:=maxlongint;
fork:=ltor-1do
f[l,r]:=min(f[l,r],f[l,k]+f[k+1,r]+a[l]*b[k]*b[r]);
end;
writeln(f[1,n]);
end.
8. C++演算法，動態規劃法實現TSP問題
c++listmatrixiteratoriostream演算法
[cpp] view plainprint?
#include
#include
using namespace std ;
typedef list<</SPAN>int> LISTINT;
LISTINT listAnother;
LISTINT list_result;
int d[4][4]={{-1,3,6,7},{2,-1,8,6},{7,3,-1,5,},{7,3,7,-1}}; //路徑權值
int matrix_length=4;
int getPath(int n,LISTINT list_org)
{
LISTINT::iterator i;
int minValue;
if(n==1)
{
i=list_org.begin();
minValue= d[*i-1][0];
if(list_org.size()==matrix_length-1)
{
list_result=list_org;
}
}
else
{
int temp;
i=list_org.begin();
temp=*i;
list_org.erase(i);
i=list_org.begin();
minValue=d[temp-1][*(i)-1]+getPath(n-1,list_org);
if(list_org.size()==matrix_length-1)
{
list_result=list_org;
}
for(int j=2;j
{
i=list_org.begin();
for(int k=1;k
{
i++;
}
int tempvalue=*i;
list_org.erase(i);
list_org.push_front(tempvalue);
i=list_org.begin();
tempvalue=d[temp-1][*(i)-1]+getPath(n-1,list_org);
if(tempvalue
{
if(list_org.size()==matrix_length-1)
{
list_result=list_org;
}
minValue=tempvalue;
}
}
}
return minValue;
}
int main(int argc, char* argv[])
{
LISTINT list_org;
LISTINT::iterator h;
list_org.push_front(4);
list_org.push_front(3);
list_org.push_front(2);
list_org.push_front(1);
cout<<"旅行商問題動態規劃演算法"<<endl;
cout<<"路線長度的矩陣表示如下 （-1表示無限大）"<<endl;
for(int j=0;j
cout<<endl;
for(int k=0;k
cout<<" "<<d[j][k];
}
}
cout<<endl;
cout<<"計算結果:"<<getPath(4,list_org)<<endl;
list_result.push_front(1);
list_result.push_back(1);
cout<<"要走的路徑:---->:";
for (h = list_result.begin(); h != list_result.end(); ++h)
cout << *h << " ";
cout << endl;
int i;
cin>>i;
return 0;
}
9. 什麼是動態規劃演算法，常見的動態規劃問題分析與求解
動態規劃中遞推式的求解方法不是動態規劃的本質，本質，是對問題狀態的定義和狀態轉移方程的定義。
10. 演算法設計與分析 什麼是動態規劃
一般狀態量列為表的行，決策量為表的列。 動態規劃的本質是空間換時間，存在表格里，可以減少相同的計算。大大的縮短計算時間。