5C案例04动态规划PPT课件

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提高篇——动态规划专题 ppt课件

提高篇——动态规划专题  ppt课件
,把这种可以直接确定其结果的部分称为边界,而动态规划的递推写法总是
从这些边界出发,通过状态转移方程扩散到整个dp数组。
这样就可以从最底层各位置的dp值开始,不断往上求出每一层各位置的dp
值,最后就会得到dp[1][1],即为想要的答案。
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动态规划的递推写法(代码)
#include<cstdio>
• 一个问题必须拥有重叠子问题,才能使用 动态规划去解决。
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动态规划的递推写法
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12 7 16
4 10 11 6
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4
【数塔问题】将一些数字排成 数塔的形状,其中第一层有一 个数字,第二层有两个数 字……第n层有n个数字。现 在要从第一层走到第n层,每 次只能走向下一层连接的两个 数字中的一个,问:最后将路 径上所有数字相加后得到的和 最大是多少?
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=1000;
int f[maxn][maxn],dp[maxn][maxn];
int main(){
int n; cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
for(int j=1;j<=I;j++){
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最大连续子序列和
【问题描述】 给定一个数字序列A1,A2,……,An,求
i,j(1<=i<=j<=n),使得Ai+……+Aj最大,输出这个 最大和。 【样例】 输入:-2 11 -4 13 -5 -2 输出:20

《动态规划》课件

《动态规划》课件
《动态规划》ppt课 件
xx年xx月xx日
• 动态规划概述 • 动态规划的基本概念 • 动态规划的求解方法 • 动态规划的应用实例 • 动态规划的优化技巧 • 动态规划的总结与展望
目录
01
动态规划概述
定义与特点
定义
动态规划是一种通过将原问题分解为 相互重叠的子问题,并存储子问题的 解以避免重复计算的方法。
特点
动态规划适用于具有重叠子问题和最 优子结构的问题,通过将问题分解为 子问题,可以找到最优解。
动态规划的适用范围
最优化问题
01
动态规划适用于解决最优化问题,如最大/最小化问题、决策问
题等。
子问题重叠
02
动态规划适用于子问题重叠的情况,即子问题之间存在共享状
态或参数。
递归关系
03
动态规划适用于具有递归关系的问题,可以通过递归方式求解
机器调度问题
总结词
动态规划可以应用于机器调度问题,以确定最优的调度方案,满足生产需求并降低成本 。
详细描述
机器调度问题是一个经典的优化问题,涉及到如何分配任务到机器上,以最小化成本或 最大化效率。通过动态规划,可以将机器调度问题分解为一系列子问题,如确定每个任 务的调度顺序、分配机器等,并逐个求解子问题的最优解,最终得到整个调度方案的最
VS
详细描述
记忆化搜索法是一种优化技术,通过存储 已解决的子问题的解,避免重复计算,提 高求解效率。这种方法适用于子问题数量 较少且相互独立的情况。
04
动态规划的应用实例
最短路径问题
总结词
通过动态规划解决最短路径问题,可以找到 从起点到终点的最短路径。
详细描述
在图论中,最短路径问题是一个经典的优化 问题,旨在找到从起点到终点之间的一条路 径,使得路径上的所有边的权重之和最小。 动态规划是一种有效的解决方法,通过将问 题分解为子问题并存储子问题的解,避免了 重复计算,提高了求解效率。

《动态规划课件》课件

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应用场景:求解最短路径、背 包问题等
注意事项:避免重复计算子问 题和记忆化搜索
定义:将问题划分为 若干个较小的子问题, 并逐个解决子问题, 最终得到原问题的解
特点:将原问题分解为 更小的子问题,通过求 解子问题的最优解得到 原问题的最优解
应用场景:适用于 具有重叠子问题和 最优子结构特性的 问题
示例:背包问题、 最大子段和问题等
分段算法的代码 实现
分段算法的时间 复杂度分析
避免重复计算:使用备忘录或动态规划表来记录已计算过的子问题 减少子问题的数量:通过合并或减少不必要的子问题来降低计算复杂度 选择合适的递归方式:根据问题的特点选择最优的递归方式 优化递归栈:通过减少递归深度或使用循环代替递归来提高性能
优化算法:动态规划可以优化算法,提高计算效率 避免重复计算:通过记忆化搜索,避免重复计算,提高计算速度
添加标题ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
添加标题
添加标题
添加标题
动态规划与分治法比较:分治法将 问题分解为子问题,而动态规划将 子问题联系起来
动态规划与回溯法比较:回溯法会 穷举所有可能解,而动态规划可以 避免不必要的搜索
机器学习与深度 学习中的动态规 划
自然语言处理中 的动态规划
计算机视觉中的 动态规划
推荐系统中的动 态规划
最大子段和问题的定义 最大子段和问题的应用场景 最大子段和问题的解决方法 最大子段和问题的实际应用案例
定义:矩阵链乘法问题是一种优化问题,通过动态规划算法来求解
应用场景:在科学计算、机器学习、图像处理等领域都有广泛的应用
算法原理:通过动态规划算法,将矩阵链乘法问题转化为子问题,从而避免重复计算,提高 计算效率
应用场景:背包问题在计算机科学、运筹学、经济学等领域都有广泛的应用,如资源分配、路径规划、时间表安 排等。

动态规划(完整)ppt课件

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3
• Ⅲ --Ⅳ :
B1—C1—T
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• Ⅱ--Ⅲ--Ⅳ :A2—B1—C1—T
7
• Ⅰ--Ⅱ--Ⅲ --Ⅳ:

Q—A2—B1—C1—T
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Q--A3—B1—C1—T
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Q--A3—B2—C2—T
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3
最短路径
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A1
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47
3 2
Q
A2
4
B1
1
4 76
3
C1
3
B2 3
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16
(4)策略和允许策略集合
策略(Policy)也叫决策序列.策略有全过程 策略和 k 部子策略之分,全过程策略是指具 有n 个阶段的全部过程,由依次进行的 n 个 阶段决策构成的决策序列,简称策略,表示
为 p1,n{x1,x2, ,xn}。从 k 阶段到第 n 阶段,
依次进行的阶段决策构成的决策序列称为 k
新分支的创立。
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6
• 动态规划将复杂的多阶段决策问题分解为 一系列简单的、离散的单阶段决策问题, 采用顺序求解方法, 通过解一系列小问题 达到求解整个问题目的;
• 动态规划的各个决策阶段不但要考虑本阶 段的决策目标, 还要兼顾整个决策过程的 整体目标, 从而实现整体最优决策.
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第七章 动态规划
主要内容:
§7.1多阶段决策问题 §7.2 动态规划的基本概念和基本原理 §7.3 动态规划应用举例
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1
例 求解最短路问题
2
Q
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《动态规划教学》课件

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动态规划的理论研究
要点一
动态规划算法的收敛性研究
深入探讨动态规划算法的收敛速度和收敛条件,为算法优 化提供理论支持。
要点二
动态规划的近似算法研究
研究近似动态规划算法,在保证一定精度下降低计算复杂 度,提高求解效率。
THANK YOU
缺点
01
空间复杂度高
动态规划通常需要存储所有子问题的解决方案,因此其空 间复杂度通常较高。对于大规模问题,可能需要大量的存 储空间,这可能导致算法在实际应用中受到限制。
02 03
可能陷入局部最优解
虽然动态规划有助于找到全局最优解,但在某些情况下, 它可能陷入局部最优解。这是因为动态规划通常从问题的 初始状态开始,逐步解决子问题,如果初始状态不是最优 的,则可能在整个过程中都围绕着一个非最优的解决方案 。
期权定价
动态规划可以用于期权定价模型,以更准确地预测期 权价格。
计算机科学
算法优化
动态规划可以用于优化算法,以提高计算效率和 准确性。
数据压缩
动态规划可以用于数据压缩算法,以更有效地压 缩和解压缩数据。
游戏开发
动态规划可以用于游戏开发和AI算法,以提高游 戏的可玩性和智能性。
生物信息学
基因序列比对
动态规划可以用于基因序列比对 ,以ห้องสมุดไป่ตู้定不同基因序列之间的相 似性和差异性。
蛋白质结构预测
动态规划可以用于预测蛋白质的 三维结构,以更好地理解蛋白质 的功能和作用机制。
进化树构建
动态规划可以用于构建进化树, 以更好地理解物种的进化关系和 演化历程。
05
动态规划的优缺点
优点
高效性
动态规划能够有效地解决最优化问题,特别是那些具有重叠子问题和最优子结构的问题。通过将问题分解为子问题并 存储它们的解决方案,动态规划避免了重复计算,从而大大提高了算法的效率。

《动态规划》课件

《动态规划》课件
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动态规划(Dynamic Programming)是一种用来解决复杂问题的算法思想。
什么是动态规划
动态规划是一种将问题拆分成子问题并进行最优解比较的算法,常用于求解最优化问题。
问题模型
状态
将问题抽象成能够描述当前情况的状态。
目标
定义问题的目标,通常是最小化或最大化某 个指标。
经典面试题:爬楼梯问题
爬楼梯问题是指给定楼梯的阶数,求解爬到楼顶的不同方式的数量。
经典面试题:硬币找零问题
硬币找零问题是指给定一定面值的硬币和一个金额,找到凑出该金额的最少 硬币数。
经典面试题:最长回文子串问题
最长回文子串问题是指找到给定字符串中最长的回文子串。
实用案例:机器人找出路
机器人找出路是指给定一个迷宫,找到从起点到终点的路径。
决策
根据状态作出选择或决策。
转移方程
根据子问题的最优解推导出整体问题的最优 解。
最优子结构和重叠子问题
1 最优子结构
问题的最优解包含了子问题的最优解。
2 重叠子问题
子问题之间存在重复的计算,可以利用记 忆化存储中间结果来优化。
动态规划三部曲
1
定义状态
明确问题的状导转移方程
国王游戏问题
国王游戏问题是指在一个棋盘上放置国王,使得它们无法互相攻击。
编辑距离问题
编辑距离问题是指计算两个字符串之间转换的最小操作次数,包括插入、删 除和替换操作。
矩阵连乘问题
矩阵连乘问题是指给定一系列矩阵,找到最佳的乘法顺序,使得计算乘法的总次数最小。
最长递增子序列问题
最长递增子序列问题是指找到给定序列中最长的递增子序列的长度。
斐波那契数列问题

《动态规划》课件

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特点
动态规划具有最优子结构和重叠子问题的特点,能够通过保存已解决的子问题来避免重复计 算。
应用场景
动态规划广泛应用于路线规划、资源分配、序列匹配等问题,能够有效地解决复杂的优化和 决策问题。
动态规划的优缺点
1 优点
动态规划能够提供最优的解决方案,同时能够高效地解决问题,避免重复计算。
2 缺点
使用动态规划解决问题需要设计状态转移方程,对于复杂问题可能需要较高的思维和计 算复杂度。
《动态规划》PPT课件
欢迎来到《动态规划》PPT课件! 本课程将深入探讨动态规划的应用和技巧, 帮助你理解这一强大的问题求解方法。
什么是动态规划
动态规划是一种通过将问题拆分为更小的子问题,并根据子问题的解来求解 原问题的方法。它可以应用于许多领域,包括优化、组合数学和图论。动态规划的特点 Nhomakorabea应用场景
参考资料
• 经典教材 • 学术论文 • 网络资源
确定问题的初始状态和结束条件,作为动态规划的边界。
4
确定优化方向
选择最优的状态转移路径,以达到问题的最优解。
经典问题解析
斐波那契数列
通过动态规划求解斐波那契数列,可以有效 地避免重复计算,提高计算效率。
最长公共子序列
使用动态规划求解最长公共子序列,可以在 时间复杂度为O(n*m)的情况下找到最长公共 子序列。
最优子结构
定义
最优子结构表示一个问题的最优解可以通过子 问题的最优解来构建。
举例
在路径规划问题中,通过求解子问题的最短路 径,可以获得整个路径规划的最短路径。
重叠子问题
定义
重叠子问题表示一个问题的子问题会被重复计 算多次。
举例
在斐波那契数列中,计算每个数字需要依赖于 前两个数字,导致重复计算了相同的子问题。

《动态规划算法》课件

《动态规划算法》课件
总结词
多阶段决策优化
详细描述
背包问题是一个经典的动态规划问题,通过将问题分解 为多个阶段,并为每个阶段定义状态和状态转移方程, 我们可以找到最优解。在背包问题中,我们使用一个二 维数组来存储每个状态的最优解,并逐步更新状态以找 到最终的最优解。
最长公共子序列求解
总结词
字符串匹配优化
详细描述
最长公共子序列问题是一个经典的动态规划问题,用 于找到两个序列的最长公共子序列。通过动态规划, 我们可以避免在寻找公共子序列时进行冗余比较,从 而提高算法效率。在动态规划中,我们使用一个二维 数组来存储子问题的最优解,并逐步构建最终的最长 公共子序列。
动态规划的基本思想
01
将问题分解为子问 题
将原始问题分解为若干个子问题 ,子问题的解可以构成原问题的 解。
02
保存已解决的子问 题
将已解决的子问题的解保存起来 ,以便在求解其他子问题时重复 使用。
03
递推求解
从子问题的解逐步推导出原问题 的解,通常采用自底向上的方式 求解。
02
动态规划算法的步骤
可并行化
动态规划算法可以并行化执行,以提高计算效率,这对于 大规模问题的求解非常有利。
缺点
• 空间复杂度高:动态规划算法需要存储大量的中间状态,因此其空间复杂度通常较高,有时甚至会超过问题规 模的一个指数倍。
• 问题规模限制:由于动态规划算法的空间复杂度较高,因此对于大规模问题的求解可能会遇到困难。 • 可能产生大量重复计算:在动态规划算法中,对于每个子问题,可能会被多次计算和存储,这会导致大量的重复计算和存储空间浪费。 • 不易发现:动态规划算法的应用范围有限,对于一些非最优子结构问题或没有重叠子问题的优化问题,动态规划算法可能不适用。因此,在解决问题时需要仔细分析问题特性,判断是

04--第四章-动态规划及其应用PPT课件

04--第四章-动态规划及其应用PPT课件
❖ 如果所选定的变量不具备无后效性,就不能作为状态 变量来构造动态规划模型。
-
17
广东轻工职业技术学院
SHUFE
3)决策(decision)
❖ 所谓决策,是指对某一阶段活动初从给定的状态出发,决策
者面临若干个不同的行为方案或途径作出的一种选择。
❖ 由于实际问题千变万化,因而决策可以有形形色色的不同含 义,很难言简而概全。
❖ 在决策过程中,往往前一个阶段的决策要影响到 后一阶段的决策,从而影响整个过程。
❖ 这类把一个问题划分成若干个相互联系的阶段并 选取其最优策略的问题就是多阶段决策问题。
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广东轻工职业技术学院
SHUFE
一、动态规划问题提出
• 1951年,美国数学家贝尔曼(R·Bellman,1920—1984) 研究了一类多阶段决策问题的特征,提出了解决这类问 题的基本原理。在研究、解决了某些实际问题的基础上, 他于1957年出版了《动态规划》这一名著。本章将简要 介绍动态规划的思想方法及其应用。
传统的解题不同方法; 4.掌握动态规划的顺序及逆序解法。
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2
广东轻工职业技术学院
SHUFE
• 能力目标 • 1. 能够结合实际情况建立动态规划模型 ,把一个复杂的
问题,划分为一系列小问题,以便通过解这些小问题来 求得全部问题的解决 • 2. 能够应用顺序及逆序解法求解简单的投资分配问题、 货物配装问题、最短路径问题以及生产与存储问题
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6)指标函数
• 指标函数有阶段的指标函数和过程的指标函数之分。
• 阶段的指标函数是对应某一阶段状态和从该状态出发的一个 阶段的决策效果的优劣的数量指标,称为阶段指标函数Vk ,
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W[m[1]] < W[m[2]] < ... < W[m[n]]
and
S[m[1]] > S[m[2]] > ... > S[m[n]]
In order for the answer to be correct, n should be as large as possible. All inequalities are strict: weights must be strictly increasing, and speeds must be strictly decreasing. There may be many correct outputs for a given input, your program only needs to find one.
line should contain a number n; the remaining n lines should each contain a single positive integer (each one representing a mouse). If these n integers are m[1], m[2],..., m[n] then it must be the case that
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二、经典问题:最长有序子序列
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二、经典问题:最长有序子序列
ห้องสมุดไป่ตู้
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二、经典问题:最长有序子序列
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三 1160 FatMouse's Speed
Problem Description FatMouse believes that the fatter a mouse is, the faster it runs. To disprove this, you want to take the data on a collection of mice and put as large a subset of this data as possible into a sequence so that the weights are increasing, but the speeds are decreasing.
第四讲
动态规划
(Dynamic programming)
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一、经典问题:数塔问题
有形如下图所示的数塔,从顶部出发,在每 一结点可以选择向左走或是向右走,一直走到底 层,要求找出一条路径,使路径上的值最大。
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用暴力的方法,可以吗?
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试想一下:
Input Input contains data for a bunch of mice, one mouse per line, terminated by end of file.
The data for a particular mouse will consist of a pair of integers: the first representing its size in grams and the second representing its speed in centimeters per second. Both integers are between 1 and 10000. The data in each test case will contain information for at most 1000 mice.
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二、经典问题:最长有序子序列
n [问题描述] 找出由n个元素组成的序列的最长有序子序列
长度及其中一个最长有序子序列 (注:这里有序指非递减顺序,且不要求子序列 连续)。 例如,对于序列[3, 7, 1, 5, 9, 3],其中最长有序 子序列长度为3,这样的子序列有: [3, 7, 9]、[1, 5, 9]、[3, 5, 9]。
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三 1160 FatMouse's Speed
Sample Input
6008 6000 500 1000 1100 6000 8000 6000 2000
1300 2100 2000 4000 3000 2000 1400 1200 1900
Sample Output
4 4 5 9 7
同样,下一层的走向又要取决于再下一层上的最 大值是否已经求出才能决策。这样一层一层推下去, 直到倒数第二层时就非常明了。
如数字2,只要选择它下面较大值的结点19前进 就可以了。所以实际求解时,可从底层开始,层层递 进,最后得到最大值。
结论:自顶向下的分析,自底向上的计算。
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思路:从倒数第二行起, 按照状态转移方程 dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i + 1][j + 1]) + val[i][j] 向上递推, 直到val[1][1], 此时dp[1][1]就是结果
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三 1160 FatMouse's Speed
解题思路: 题目要求找到的体重递增,速度递减 老鼠,先把老鼠的体重进行升序排序 然后算出速度的最长递减子序列。
Two mice may have the same weight, the same speed, or even the same weight and speed.
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三 1160 FatMouse's Speed
n Output n Your program should output a sequence of lines of data; the first
这道题如果用枚举法(暴力思想),在 数塔层数稍大的情况下(如31),则 需要列举出的路径条数将是一个非常庞 大的数目(2^30= 1024^3 > 10^9=10亿)。
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拒绝暴力,倡导和谐~
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考虑一下:
从顶点出发时到底向左走还是向右走应取决于是 从左走能取到最大值还是从右走能取到最大值,只要 左右两道路径上的最大值求出来了才能作出决策。
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