Python数据结构与算法(5)——动态规划
- 0. 学习目标
- 1. 动态规划的基本概念
- 1.1 什么是动态规划
- 1.2 动态规划的核心思想
- 1.3 动态规划的适用条件
- 2. 动态规划的实现思路
- 2.1 自顶向下:备忘录法 (Memoization)
- 2.2 自底向上:表格法(Tabulation)
- 3. 0/1 背包问题
- 4. 最长公共子序列
- 5. 硬币找零问题
- 小结
0. 学习目标
动态规划 (Dynamic Programming
, DP
) 是解决最优化问题的一种重要方法,它通过将原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题。动态规划在计算机科学、运筹学、经济学等领域有着广泛的应用。
通过本节学习,应掌握以下内容:
- 动态规划的基本概念和核心思想
- 动态规划与分治法的区别
- 动态规划的适用条件
- 动态规划的基本步骤和实现方法
- 典型动态规划问题的分析与解决
1. 动态规划的基本概念
1.1 什么是动态规划
动态规划是一种数学优化方法和算法范式,用于通过将复杂问题分解为更简单的子问题,并利用子问题的最优解来构造原问题的最优解。在计算机科学中,如果问题满足最优子结构 (Optimal Substructure
) 和重叠子问题 (Overlapping Subproblems
) 两大属性,则可采用动态规划进行求解。
1.2 动态规划的核心思想
动态规划基于以下两个核心思想:
- 最优子结构:整体问题的最优解可以由各子问题的最优解组合而成。当子问题的最优解能够以某种方式拼合出原问题的最优