算法導論之動態規劃(最長公共子序列和最優二叉查找樹)

動態規劃師經過組合子問題的解而解決整個問題，將問題劃分紅子問題，遞歸地求解各子問題，而後合併子問題的解而獲得原問題的解。和分治算法思想一致，不一樣的是分治算法適合獨立的子問題，而對於非獨立的子問題，即各子問題中包含公共的子子問題，若採用分治法會重複求解，動態規劃將子問題結果保存在一張表中，避免重複子問題重複求解。算法 動態規劃在多值中選擇一個最優解，其算法設計通常分爲4個步驟：描述最優解的結構；遞

>>阅读原文<<