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动态规划解决蛋糕切割最优化
尹成学院
2023-01-13 01:38:24
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动态规划解决蛋糕切割最优化
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MATLAB最
优化
方法
结合实例介绍MATLAB最
优化
工具箱的主要功能。所在套餐:MATLAB核心知识点系列课程-CSDN程序员研修院,不断更新和增加课程。
动态规划
之钢条问题
先给出概述:
动态规划
通常是用来
解决
最
优化
问题的。最
优化
问题指的是该类问题有很多可行解,我们希望找到最优解(最大或最小的解),更具体的来说:要得到规模为n的问题的最优解,那么会用到规模为n-1的相似问题的最优解。 下面我们将通过钢条
切割
问题来详细描述什么是
动态规划
,
动态规划
又是如何操作的。 钢条问题描述:给定一段长度为n的钢条和它对应的收益表Pi(i=1--n),问如何
切割
钢条(
切割
钢条本身不计
【算法导论学习笔记】钢条
切割
(
动态规划
)
动态规划
先尝试着浅浅的理解一下
动态规划
,
动态规划
像是分治的某种变形,分治法是将问题分解成相同类型的子问题然后递归求解,
动态规划
也是差不多的说法,但是分治的子问题是相互独立的子问题,而
动态规划
的子问题具有相同的子子问题,避免掉这些问题的重复求解,就是
动态规划
。
动态规划
一般用来
解决
最
优化
问题,下面的问题就是一个典型的最
优化
问题。 钢条
切割
问题(python年度更新系列) 给定一个长度为n的钢条,和钢条对应价格的价格表。 长度i: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1
算法导论-
动态规划
-钢条
切割
动态规划
通常用于
解决
最
优化
问题,在这类问题中,通过做出一组选择来达到最优解。在做出每个选择的同时,通常会生成与原问题形式相同的子问题。当多于一个选择子集都生成相同的子问题时,
动态规划
技术通常就会很有效,其关键技术就是对每个这样的子问题都保存其解,当其重复出现时即可避免重复求解。 钢条
切割
问题 Serling公司购买长钢条,将其
切割
为短钢条出售。
切割
工序本身没有成本支出。公司管理层希望知道...
蛋糕
划分(二维前缀和,二分,位运算)
这段代码是一个
切割
蛋糕
的问题,其中
蛋糕
被表示为一个二维数组,每个元素代表
蛋糕
的一部分。目标是找到一种
切割
方案,使得
切割
出的
蛋糕
块的数量不超过k,并且每块
蛋糕
的重量最大不超过m。代码的主要思路是使用二维前缀和来快速计算
蛋糕
子矩阵的重量,并使用位运算枚举所有可能的横切方案。对于每一种横切方案,代码使用
动态规划
来确定竖切的位置,以最大化每块
蛋糕
的重量。第一想法是dfs,但是dfs枚举当前位置切与不切,以及每次枚举都要进行计算当前枚举的的
蛋糕
的最重的
蛋糕
块,时间复杂度可以达到。最后,代码输出最小的m值。
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