问：动态规划算法怎么计算？
- 答：动态规划算法：
（1）分析最优解的性质，并刻画其结构特征。
（2）递归的定义最优解。
（3）以自底向上或自顶向下的记忆化方式（备忘录法）计算出最优值。
（4）根据计算最优值时得到的信息，构造问题的最优解。
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。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用方法。动态规划算法没有一个固定的解题模式，技巧性很强。
问：详解动态规划算法
- 答：其实你可以这么去想。
能用动态规划解决的问题，肯定能用搜索解决。
但是搜素时间复杂度太高了，怎么优化呢？
你想到了记忆化搜索，就是搜完某个解之后把它保存起来，下一次搜到这个地方的时候，调用上一次的搜索出来的结果。这样就解决了处理重复状态的问题。
动态规划之所以速度快是因为解决了重复处理某个状态的问题。
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。
此时就可以从前往后枚举状态进行状态转移拉。
问：动态规划算法 通俗的讲解一下
- 答：这种技术采用自底向上的方式递推求值，将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，并把子问题的解存储起来以便以后用来计算所需要求的解。简言之，动态规划的基本思想就是把全局的问题化为局部的问题，为了全局最优必须局部最优。多阶段决策问题是根据问题本身的特点，将其求解的过程划分为若干个相互独立又相互联系的阶段，在每一个阶段都需要做出决策，并且在一个阶段的决策确定以后再转移到下一个阶段，在每一阶段选取其最优决策，从而实现整个过程总体决策最优的目的
问：简述动态规划算法的基本范式
- 答：动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间.我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案.不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中.这就是动态规划法的基本思路.具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式.
问：动态规划法是用什么算法实现的
- 答：是用搜索（说白了，就是枚举，取最优（剪枝））算法实现的，只不过是有记忆的搜索
- 答：动态规划是用来解决分阶段决策问题的一中方法，要具体问题具体分析，不存在具体的算法。有几类比较典型的动态规划问题（比如背包问题），你可以去网上搜下学习一下
问：什么是动态规划算法，常见的动态规划问题分析与求解
- 答：动态规划的题都是可以分出阶段的，比如背包问题可以由前i种物品的情况推导出前i+1种物品。 很多动态规划都是要求最优化某个值，有最优子结构性质，它的逻辑就是：要我求出前i+1种物品的最优值，
问：动态规划算法程序例子
- 答：我这里写了一篇自己经历得动态规划，由简单道深刻理解，肯定会有所帮助
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