漫画什么是动态规划(什么是动态规划法)

摘要：动态规划是一种常见的算法思想，它在计算机科学领域中有着广泛的应用。本文将通过漫画的形式，直观地为读者介绍什么是动态规划，并通过简单易懂的例子帮助读者更好地理解这一概念。

      漫画什么是动态规划

      动态规划是计算机科学中一种常见的算法思想。因其在各个领域中的广泛应用而备受推崇。然而，对于初学者来说，动态规划可能会显得有些抽象和难以理解。因此，在本文中，我们将通过漫画的形式，直观地为读者介绍什么是动态规划，并通过简单易懂的例子帮助读者更好地理解这一概念。

      什么是动态规划？

      动态规划是一种基于分治的算法思想。其主要思想就是将一个复杂的问题分解成多个小问题，然后将小问题的解合并起来得到原问题的解。动态规划的特点就是在分解问题时，将已经求解过的结果进行保存，避免重复计算，从而提高了运算效率。

      动态规划的步骤

      动态规划的步骤如下：

      1. 定义子问题

      2. 定义状态

      3. 定义状态转移方程

      4. 定义初始条件

      5. 求解问题

      下面，我们将通过一个例子来说明动态规划的步骤。

      例子：斐波那契数列

      斐波那契数列是指数列中第n项与前两项的和相等的数列。例如，数列0，1，1，2，3，5，8，13，21……就是一个斐波那契数列。

      对于斐波那契数列，我们可以使用递归的方法来求解。但是，递归的效率非常低，因为它需要重复计算很多相同的子问题。下面，我们将使用动态规划的方法来优化斐波那契数列的计算过程。

      1. 定义子问题

      对于斐波那契数列，我们可以将其分解为多个子问题。例如，求解第n项斐波那契数可以分解为求解第n-1项和第n-2项的和。

      2. 定义状态

      在动态规划中，状态是指我们需要保存的信息。对于斐波那契数列，我们需要保存的信息就是当前数列的前两项。

      3. 定义状态转移方程

      通过定义子问题和状态，我们可以得到斐波那契数列的状态转移方程。对于当前的第i项斐波那契数，其值等于前两项之和，即：

      F(i) = F(i-1) + F(i-2)

      4. 定义初始条件

      初始化时，我们需要指定第一项和第二项的值，即：

      F(1) = 0

      F(2) = 1

      5. 求解问题

      通过上述步骤，我们可以得到斐波那契数列的动态规划算法。具体的实现方法可以参考下面的伪代码：

      def fibonacci(n):

       if n <= 0:

       raise ValueError("n must be positive integer.")

       elif n == 1:

       return 0

       else:

       dp = [0] * (n+1)

       dp[2] = 1

       for i in range(3, n+1):

       dp[i] = dp[i-1] + dp[i-2]

       return dp[n]

      总结

      本文通过漫画的形式向读者介绍了什么是动态规划，并通过斐波那契数列的例子详细讲解了动态规划的步骤。动态规划是一种基于分治的算法思想，主要思想就是将一个复杂的问题分解成多个小问题，然后将小问题的解合并起来得到原问题的解。动态规划的特点就是在分解问题时，将已经求解过的结果进行保存，避免重复计算，从而提高了运算效率。

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漫画什么是动态规划(什么是动态规划法)

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