动态规划的知识储备（动态规划总结与思考）

acm必备知识都有哪些?

学ACM要熟练C语言的基础语法，对编程有很大的兴趣，还要学关于数据结构的知识。

数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解 决，这部分在竞赛中的比重并不大，但只要来上一道，也足以使知识不足的人冥思苦想 上一阵时间。

如果来不及的话，尽量保证，每一块知识都能有两个人覆盖到，这样三人组队，可以保证稳定发挥。个人训练可以自己做题，按各个知识点来。也可以穿插着去做做比赛，topcoder的srm和codeforces都很不错，还有zoj的月赛。

说起中国的ONLINE JUDGE，去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统；而我们学校也是去年开始参加比赛，现在也有可能推出自己的提交系统，如果能够做成，到时候大家就可以去上面做题了。

com/s/19OY2FJUkk4RhW5WTsPkwfQ ？pwd=rusj 提取码： rusj 《ACM国际大学生程序设计竞赛：知识与入门》适用于参加ACM国际大学生程序设计竞赛的本科生和研究生，对参加青少年信息学奥林匹克竞赛的中学生也很有指导价值。

多练习，只要用心去学，我也是参加ACM的，刚开始也不知道ACM是什么，也不知道要学什么，就是看到什么东西常用就去学了，都是兴趣而已。

什么是动态规划?

1、动态规划算法 概念及意义 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。

2、. 动态规划的本质，是对问题状态的定义和状态转移方程的定义。

3、动态规划是用来求解最优化问题的一种方法。常规算法书上强调的是无后效性和最优子结构描述，这套理论是正确的，但是适用与否与你的状态表述有关。至于划分阶段什么的就有些扯淡了：动态规划不一定有所谓的阶段。

4、动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。

5、阶段是指研究的事物在发展过程中所处的时段或地段。处理多阶段决策问题，需要将全过程划分若干阶段，每个阶段进行一次抉择。若演变过程是离散的，则用序列编号i=1，2，…，n表示，称为阶段变量。

200分求动态规划详解!!!

动态规划一般也只能应用于有最优子结构的问题。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解(对有些问题这个要求并不能完全满足，故有时需要引入一定的近似)。简单地说，问题能够分解成子问题来解决。

记忆化搜索是动态规划的一种实现方法。搜索到i状态，首先确定要解决i首先要解决什么状态。那么那些状态必然可以转移给i状态。于是你就确定了状态转移方程。然后你需要确定边界条件。将边界条件赋予初值。

要了解动态规划的概念，首先要知道什么是多阶段决策问题。

个人认为动态规划可以分为三个大的阶段，以创立者Bellman为划分界限，一是前Bellman时代，二是Bellman时代，三是后Bellman时代。

动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。

试求一棵符合中序遍历为（1，2，3，…，n）且加分最高的二叉树tree。要求输出；（1）tree的最高加分 （2）tree的前序遍历 [分析]很显然，本题适合用动态规划来解。

动态规划的优缺点。急求啊~

1、不同点：适合于用动态规划法求解的问题，分解得到的各子问题往往不是相互独立的；而分治法中子问题相互独立。

2、动态规划与其它算法相比，大大减少了计算量，丰富了计算结果，不仅求出了当前状态到目标状态的最优值，而且同时求出了到中间状态的最优值，这对于很多实际问题来说是很有用的。

3、动态规划相比一般算法也存在一定缺点：空间占据过多，但对于空间需求量不大的题目来说，动态规划无疑是最佳方法！动态规划算法和贪婪算法都是构造最优解的常有方法。动态规划算法没有一个固定的解题模式，技巧性很强。

4、局限性：动态规划对于解决多阶段决策问题的效果是明显的，但是动态规划也有一定的局限性。首先，它没有统一的处理方法，必须根据问题的各种性质并结合一定的技巧来处理；另外当变量的维数增大时，总的计算量及存贮量急剧增大。

5、动态规划是用来求解最优化问题的一种方法。常规算法书上强调的是无后效性和最优子结构描述，这套理论是正确的，但是适用与否与你的状态表述有关。至于划分阶段什么的就有些扯淡了：动态规划不一定有所谓的阶段。

6、最优子结构性质 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质。

如何理解动态规划

. 动态规划的本质，是对问题状态的定义和状态转移方程的定义。

搜索的方式是去遍历每一个点，而动态规划则是把状态空间变形，由此变成从初始到目标状态的最短路问题。

动态规划可将一个活动过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

说到这里，又可以提出运用动态规划的一个前提。即这个过程的最优策略应具有这样的性质：无论初始状态及初始决策如何，对于先前决策所形成的状态而言，其以后的所有决策应构成最优策略[1]。这就是最优化原理。

知道动态规划思想是利用对已求解的重复子问题进行记忆化存储，然后避免重复计算，利用最优化原理得出结果 。

递归可以画树，当然是自顶向下进行求解。动态规划相比于递归更加高效。动态规划与递归不同的是，动态规划是自底向上求解，并且保存每一个子结果。这样就可以很大程度地对递归判定树进行剪枝，极大地减少了时空的消耗。

什么是动态规划?如何运用动态规划解决实际问题?

动态规划的概念 近年来，涉及动态规划的各种竞赛题越来越多，每一年的NOI几乎都至少有一道题目需要用动态规划的方法来解决；而竞赛对选手运用动态规划知识的要求也越来越高，已经不再停留于简单的递推和建模上了。

虽然动态规划主要用于求解以时间划分阶段的动态过程的优化问题，但是一些与时间无关的静态规划(如 线性规划、非线性规划 )，只要人为地引进时间因素，把它视为多阶段决策过程，也可以用动态规划方法方便地求解。

动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。

动态规划是用来求解最优化问题的一种方法。常规算法书上强调的是无后效性和最优子结构描述，这套理论是正确的，但是适用与否与你的状态表述有关。至于划分阶段什么的就有些扯淡了：动态规划不一定有所谓的阶段。

动态编程的本质不是递归或递归，也不需要在内存中纠缠时间。理解动态规划不需要数学公式进行干预，而是对所需空间长度的全面解释…首先需要了解哪些问题不是动态规划，才能解决理解动态规划上帝的必要性。

多加酱油的菜就叫鲁菜一样，是存在误解的。文艺的说，动态规划是寻找一种对问题的观察角度，让问题能够以递推（或者说分治）的方式去解决。