Umfassende Programmierung ist ähnlich wie die Trennung und Überwindung des Problems in kleinere und doch kleinere mögliche Teilprobleme. Aber anders als, dividieren und überwinden, werden diese Teilprobleme nicht unabhängig gelöst. Vielmehr werden Ergebnisse dieser kleineren Teilprobleme für ähnliche oder sich überschneidende Teilprobleme in Erinnerung gehalten und verwendet. Dynamische Programmierung wird dort eingesetzt, wo wir Probleme haben, die in ähnliche Teilprobleme unterteilt werden können, so dass ihre Ergebnisse wiederverwendet werden können. Meistens werden diese Algorithmen zur Optimierung verwendet. Vor der Lösung des in-Hand-Subproblems wird dynamischer Algorithmus versuchen, die Ergebnisse der zuvor gelösten Teilprobleme zu untersuchen. Die Lösungen von Subproblemen werden kombiniert, um die beste Lösung zu erreichen. So können wir sagen, dass − Das Problem sollte in die kleinere überlappende Teilproblem unterteilt werden können Subproblem. Eine optimale Lösung kann durch eine optimale Lösung von kleineren Teilproblemen erreicht werden.
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Karte 1: - Q: Was ist der Unterschied zwischen "dynamischer Programmierung" und "Teilen und Erobern"? - A: In Teilen und Erobern werden die Probleme unabhängig gelöst. In der dynamischen Programmierung werden die Ergebnisse dieser kleineren Teilprobleme in Erinnerung behalten und für andere Teilprobleme verwendet. Karte 2: - Q: Wo wird dynamische Programmierung verwendet? - A: Es wird dort verwendet, wo wir Probleme haben, die in ähnliche Teilprobleme unterteilt werden können, so dass ihre Ergebnisse wiederverwendet werden können. Karte 3: - Q: Was wird ein dynamischer Algorithmus tun, bevor das In-Hand-Subproblem gelöst wird? - A: Es wird versuchen, die Ergebnisse der zuvor gelösten Teilprobleme zu untersuchen. Karte 4: - Q: Wie nutzen dynamische Algorithmen Memoization? - A: Um sich an die Ausgabe bereits gelöster Teilprobleme zu erinnern. Karte 5: - Q: Was ist der Unterschied zwischen gierigen und dynamischen Algorithmen? - A: Greedy Algorithmen adressieren lokale Optimierung. Dynamische Algorithmen werden durch Gesamtoptimierung motiviert.
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Meinst du, du könntest mich zu diesen Themen befragen? Ich studiere für einen Test.
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Hier ein Quiz, um Ihnen für Ihren Test zu helfen: Frage 1: Was ist dynamische Programmierung? Antwort 1: Dynamische Programmierung ist eine algorithmische Technik, die ein Problem in kleinere überlappende Teilprobleme auflöst, jedes Teilproblem nur einmal löst und dann die Lösung wieder verwendet, um eine Gesamtoptimierung des Problems zu erreichen. Frage 2: Wie unterscheidet sich dynamische Programmierung von Teilen und Erobern? Antwort 2: Dynamische Programmierung ist ähnlich, um das Problem in kleinere Teilprobleme aufzuteilen und zu überwinden, aber im Gegensatz zu dividieren und zu überwinden, verwendet dynamische Programmierung die Ausgabe von kleineren Teilproblemen, um ein größeres Teilproblem zu optimieren. Frage 4: Geben Sie ein Beispiel für ein Problem, das durch dynamische Programmierung gelöst werden kann. Antwort 4: Es gibt viele Probleme, die durch dynamische Programmierung gelöst werden können, um sich an die Ausgabe bereits gelöster Teilprobleme zu erinnern, die wiederverwendet werden können, um eine Gesamtoptimierung des Problems zu erreichen. Frage 4: Geben Sie ein Beispiel für ein Problem, das mit dynamischer Programmierung gelöst werden kann. Antwort 4: Es gibt viele Probleme, die mit dynamischer Programmierung gelöst werden können, wie die Fibonacci-Zahl-Serie, der Knapsack-Problem, und der Turm von Hanoi. Frage 5: Was ist ein Problem, das ist es ist, um zu lösen, dass es ist, dass es ist.
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Haha, danke! Aber ich meinte, Sie stellen mir die Frage, und ich beantworte. Können Sie mir 3 weitere Fragen geben, um mich auf mein Wissen zu Quiz?
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