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建设网站需要什么知识,今日新闻简报,价格,联系客户做网站如果一个递归动态规划的具体实现可以分为两类:一类是自顶向下的备忘录方法,这种方法只需要对原始的递归算法进行少量的改动,增加一个子问题解的记录,每当需要用到一个子问题的解时,首先查看这个记录,如果记…

如果一个递归

动态规划的具体实现可以分为两类:一类是自顶向下的备忘录方法,这种方法只需要对原始的递归算法进行少量的改动,增加一个子问题解的记录,每当需要用到一个子问题的解时,首先查看这个记录,如果记录中存在需要的解,则可直接得到,如果不存在,则递归求解,并将结果记录下来。另一类是自底向上的迭代方法,这种方法从最基本的子问题开始求解,并将结果记录下来,然后利用已经求得的解继续对高一级的子问题求解,这样循环计算下去,直到解决了最终的问题为止。

斐波那契数列是一个体现动态规划方法的简单问题,下面分别给出原始递归算法、备忘录方法和迭代方法的源码。

原始递归算法,该算法需要大量重复计算相同子问题:

int fab(int n)

{

if(n == 0 || n == 1){

return 1;

}

else{

return fab(n - 1) + fab(n - 2);

}

}

动态规划的备忘录方法:#define SIZE 50

int fab(int n, int m[])

{

if(m[n]){

return m[n];

}

else{

m[n] = fab(n - 1, m) + fab(n - 2, m);

return m[n];

}

}

int memFab(int n)

{

int m[SIZE];

int i;

m[0] = 1;

m[1] = 1;

for(i = 2; i < SIZE; ++i){

m[i] = 0;

}

return fab(n, m);

}

动态规划的迭代方法:int fab(int n)

{

int f1, f2, f3, i;

if(n == 0 || n == 1){

return 1;

}

else{

f1 = 1;

f2 = 1;

for(i = 1; i < n; ++i){

f3 = f1 + f2;

f1 = f2;

f2 = f3;

}

return f3;

}

}

http://www.jmfq.cn/news/4776715.html

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