Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Samengevat wordt tekst gegeven en omgezet in kaarten. Elke kaart moet een vraag en een kort antwoord bevatten. Dynamische programmering benadering is vergelijkbaar met verdelen en overwinnen in het breken van het probleem in kleinere en nog kleinere mogelijke sub-problemen. Maar in tegenstelling tot, verdelen en overwinnen, deze sub-problemen worden niet onafhankelijk opgelost. Integendeel, resultaten van deze kleinere sub-problemen worden onthouden en gebruikt voor vergelijkbare of overlappende sub-problemen. Dynamische programmering wordt gebruikt waar we problemen hebben, die kunnen worden verdeeld in vergelijkbare sub-problemen, zodat hun resultaten kunnen worden hergebruikt. Meestal worden deze algoritmen gebruikt voor optimalisatie. Voordat we de in-hand sub-probleem oplossen, zal het dynamische algoritme proberen om de resultaten van de eerder opgeloste sub-problemen te onderzoeken. De oplossingen van sub-problemen worden gecombineerd om de beste oplossing te bereiken. Dus kunnen we zeggen dat − Het probleem moet worden onderverdeeld in kleinere sub-probleem. Een optimale oplossing kan worden bereikt door gebruik te maken van een optimale oplossing van kleinere sub-problemen.

###

### Antwoord:
Samengevat wordt tekst gegeven en omgezet in kaarten. Elke kaart moet een vraag en een kort antwoord bevatten. Dynamische programmering benadering is vergelijkbaar met verdelen en overwinnen in het breken van het probleem in kleinere en nog kleinere mogelijke sub-problemen. Maar in tegenstelling tot, verdelen en overwinnen, deze sub-problemen worden niet onafhankelijk opgelost. Integendeel, resultaten van deze kleinere sub-problemen worden onthouden en gebruikt voor vergelijkbare of overlappende sub-problemen. Dynamische programmering wordt gebruikt waar we problemen hebben, die kunnen worden verdeeld in vergelijkbare sub-problemen, zodat hun resultaten kunnen worden hergebruikt. Meestal worden deze algoritmen gebruikt voor optimalisatie. Voordat we de in-hand sub-probleem oplossen, zal het dynamische algoritme proberen om de resultaten van de eerder opgeloste sub-problemen te onderzoeken. De oplossingen van sub-problemen worden gecombineerd om de beste oplossing te bereiken. Dus kunnen we zeggen dat − Het probleem moet worden onderverdeeld in kleinere sub-probleem. Een optimale oplossing kan worden bereikt door gebruik te maken van een optimale oplossing van kleinere sub-problemen.
Wat is dynamisch programmeren? Dynamische programmering is een probleemoplossende techniek die wordt gebruikt voor optimalisatieproblemen waarbij het probleem kan worden onderverdeeld in kleinere, overlappende subproblemen en de oplossingen van deze subproblemen worden onthouden en gebruikt om vergelijkbare of overlappende subproblemen op te lossen. Hoe verschilt dynamisch programmeren van kloof en veroveren? Dynamische programmering is vergelijkbaar met verdelen en overwinnen in het opsplitsen van het probleem in kleinere subproblemen. Echter, in tegenstelling tot verdeel en veroveren, dynamische programmering herinnert en gebruikt de oplossingen van deze kleinere subproblemen om vergelijkbare of overlappende subproblemen op te lossen. Wat is memoisatie in dynamische programmering? Memoization is een techniek die wordt gebruikt in dynamische programmering om de output van reeds opgeloste subproblemen te onthouden. Dit helpt de tijdcomplexiteit van het algoritme te verminderen. Hoe verschilt dynamisch programmeren van hebzuchtige algoritmen? Gierige algoritmen richten zich op lokale optimalisatie, terwijl dynamische programmering wordt gemotiveerd voor een algehele optimalisatie van het probleem. Wat zijn voorbeelden van problemen die kunnen worden opgelost met dynamische programmering?
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Samengevat wordt tekst gegeven en omgezet in kaarten. Elke kaart moet een vraag en een kort antwoord bevatten. Dynamische programmering benadering is vergelijkbaar met verdelen en overwinnen in het breken van het probleem in kleinere en nog kleinere mogelijke sub-problemen. Maar in tegenstelling tot, verdelen en overwinnen, deze sub-problemen worden niet onafhankelijk opgelost. Integendeel, resultaten van deze kleinere sub-problemen worden onthouden en gebruikt voor vergelijkbare of overlappende sub-problemen. Dynamische programmering wordt gebruikt waar we problemen hebben, die kunnen worden verdeeld in vergelijkbare sub-problemen, zodat hun resultaten kunnen worden hergebruikt. Meestal worden deze algoritmen gebruikt voor optimalisatie. Voordat we de in-hand sub-probleem oplossen, zal het dynamische algoritme proberen om de resultaten van de eerder opgeloste sub-problemen te onderzoeken. De oplossingen van sub-problemen worden gecombineerd om de beste oplossing te bereiken. Dus kunnen we zeggen dat − Het probleem moet worden onderverdeeld in kleinere sub-probleem. Een optimale oplossing kan worden bereikt door gebruik te maken van een optimale oplossing van kleinere sub-problemen.

###

### Antwoord:
Wat is dynamisch programmeren? Dynamische programmering is een probleemoplossende techniek die wordt gebruikt voor optimalisatieproblemen waarbij het probleem kan worden onderverdeeld in kleinere, overlappende subproblemen en de oplossingen van deze subproblemen worden onthouden en gebruikt om vergelijkbare of overlappende subproblemen op te lossen. Hoe verschilt dynamisch programmeren van kloof en veroveren? Dynamische programmering is vergelijkbaar met verdelen en overwinnen in het opsplitsen van het probleem in kleinere subproblemen. Echter, in tegenstelling tot verdeel en veroveren, dynamische programmering herinnert en gebruikt de oplossingen van deze kleinere subproblemen om vergelijkbare of overlappende subproblemen op te lossen. Wat is memoisatie in dynamische programmering? Memoization is een techniek die wordt gebruikt in dynamische programmering om de output van reeds opgeloste subproblemen te onthouden. Dit helpt de tijdcomplexiteit van het algoritme te verminderen. Hoe verschilt dynamisch programmeren van hebzuchtige algoritmen? Gierige algoritmen richten zich op lokale optimalisatie, terwijl dynamische programmering wordt gemotiveerd voor een algehele optimalisatie van het probleem. Wat zijn voorbeelden van problemen die kunnen worden opgelost met dynamische programmering?