NOI動態規劃的問題,如何理解動態規劃

2025-06-15 03:20:16 字數 2921 閱讀 8605

1樓:匿名使用者

題目如下:最大的和。

一天,笨笨帶著一道題目找到了你,希望你能幫她解決這道題目:

給你n個數a[1], a[2], a[n],(0

using namespace std;

int n,l1,l2;

int a[16000];

int num[16000]; 當前取最大值時所包含的連續的元素個數。

int maxvalue[16000]; 第i個元素的最大值。

int f(int n)//第n個元素的最大值,即為狀態。

if (n ==1)

num[n] =1;

return maxvalue[n] =a[1];

int max1 = a[n] +f(n-1); 當前的鎮衡亮最大值。

if (max1 <=a[n]) 如果比當前值要小,說明最大值為當前值。

num[n] =1;

max1 = a[n];

else num[n] =num[n-1];

如果連續元素個數比l2要大,則去除多餘的元素個數。

if (num[n] >l2)

num[n] =l2;

max1 -=a[n-l2];

如果連續元素個數比l1要小,則補足缺少的元素個數。

if (n >=l1 &&num[n] for (int i = n-num[n]; i > n-l1+1; i--)

max1 +=a[i];

num[n] =l1;

return maxvalue[n] =max1;

int main()

cin >>n >>御寬 l1 >>l2;

for (int i = 1; i <=n; i++)

cin >>a[i];

f(n);int maxd = maxvalue[l1];

for (int i = l1; i <=n; i++)

if (maxd < maxvalue[i])maxd = maxvalue[i];

cout return 0;

總結:雖然測試了幾組資料,還通得過,但不知正確與否。攔頌其次,對動態規劃的理解不深刻,用了很長的時間才寫出來。數學功底不夠紮實。不足之處還望高手指點。

2樓:匿名使用者

這是動態規劃的一道經典題,幾乎所有演算法的書中都有,把舊書多看兩遍,自己就能解決。

如何理解動態規劃

3樓:用英語999u嗚嗚

我這裡寫了一篇自己經歷得動態規劃,由簡單道深刻理解,肯定會有所幫助。

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什麼是動態規劃演算法,常見的動態規劃問題分析與求解

4樓:瀟水香蓮

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。

動態規劃能求得問題最優解的依據是什麼?

5樓:網友

首先是全域性(最終)的最優解必定可以從部分(子問題)的最優解計算得到。

其次是小規模的最優解可以計算較大規模的最優解,可以計算是說,當前的計算不影響後面最優情況。

在一定程度上可以理解成遞推。

適合用動態規劃方法求解的問題必須具備何種特徵

6樓:網友

可以用動態規劃的問題的基本特徵:

1,最優子結構。

母問題的最優解包含其子問題的最優解,我們就稱此問題具有最優子結構。即也就是說,子問題最優時,母問題通過優化一定能求得最優解。

2,子問題重疊。

子問題本質上是和母問題一樣的,只是問題的輸入引數不一樣,就可以稱之為子問題重疊,這是動態規劃解決問題的高效的本質所在,我們可以利用很多子問題具有相同的輸入引數這乙個性質,來減少計算量。

3,問題存在邊界。

子問題在一定情況下就不存在子問題了, 我們稱這種情況為問題存在邊界,對於自頂向上和自底向下的方法,邊界分別是問題的出口和入口。

4,子問題相互獨立。

個子問題在求解最優解時事相互獨立的,即本自問題的求解和其他平行子問題是不相干的。當平行子問題解決後,選擇權交給母問題時,它才會考慮各子問題之間的關係,是求最大值還是最小值,還是要做相關的運算得到母問題的最優解。

7樓:他暖了冬季

動態規劃的子問題是不獨立的,很多子問題重複。

用動態規劃求解非線性規劃問題:

8樓:網友

設 max z=x1*(x2^2)*x3

x1+x2*2+x3<=8

x1,x2,x3>=0

將該問題分為三個階段,令s0,s1,s2,s3分別表示狀態變數,且s3<=8,取x1,x2,x3為各階段決策變數,最優值函式fk(sk)表示第k階段結束狀態為sk時從第1至第k階段的最大值,故。

x1=s1,2*x2+s1=s2,x3+s2=s3<=8所以 x1=s1,0=f1(s1)=max(x1)[其中 x1=s1]則 (x1)* =s1 , f1(s1)=s1f2(s2)=max(x2^2*f1(s1))=max[x2^2*(s2-2*x2)]

其中 0=則 (x2)* =s2/3 , f2(s2)=(s2^3)/27f3(s3)=max(x3*f2(s2))=max[x3*(s2^3)/27]

其中 0=則 (x3)* =s3/4 , f3(s3)=(s3^4)/256經分析可知,當s3=8時,f3(s3)=(s3^2)/4=16此時達最大。故反推得:

x3)* =s3/4=2 ,s2=s3-x3=8-2=6(x2)* =s2/3=2 ,s1=s2-2*x2=6-4=2(x1)* =s1=2.

max z=x1*(x2^2)*x3=16

有關幾何概率的問題,如何理解概率論中的幾何概率

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