Kompiuterių moksle sakoma, kad problema turi persidengiančių poproblemų, jei problema gali būti suskirstyta į subproblemas, kurios pakartotinai naudojamos kelis kartus, arba rekursinis problemos algoritmas išsprendžia tą pačią poproblemą vėl ir vėl, o ne visada generuoja naują. antrinių problemų.
Kas yra optimali postruktūra ir persidengiančios subproblemos dinaminiame programavime?
Užduotis turi optimalią postruktūros savybę, jei optimalų pateiktos problemos sprendimą galima gauti naudojant optimalų jos poproblemų sprendimą. Dinaminis programavimas pasinaudoja šia savybe, kad rastų sprendimą.
Kas yra sutampanti dinaminio programavimo poproblema?
1) Sutampančios subproblemos:
Dinaminis programavimas daugiausia naudojamas, kai vėl ir vėl reikia tų pačių poproblemų sprendimų. Dinaminio programavimo metu apskaičiuoti subproblemų sprendimai saugomi lentelėje, kad jų nereikėtų skaičiuoti iš naujo.
Kuo skiriasi optimali postruktūra ir persidengiančios subproblemos?
Suprantu abiejų metodų tikslinį metodą, kai Optimali postruktūra apskaičiuoja optimalų sprendimą pagal įvestį n, o sutampančios subproblemos nukreipia į visus įvesties diapazono sprendimus, tarkime nuo 1 iki n. Dėl tokios problemos kaip strypo pjovimo problema.
Kurios iš šių technikų naudoja subproblemų sutapimą?
Dinaminis programavimas yra problemų, susijusių su persidengiančiais antriniais uždaviniais, sprendimo technika. Jame saugome vieną kartą išspręstos antrinės problemos rezultatą, kad būtų galima pakartotinai naudoti ateityje. Subproblemų sprendimų saugojimo technika vadinama atmintimi.
