第3章_动态规划ppt课件.ppt

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1、第3章动态规划1学习要点:理解动态规划算法的概念。掌握动态规划算法的基本要素（1）最优子结构性质（2）重叠子问题性质掌握设计动态规划算法的步骤。(1)找出最优解的性质，并刻划其结构特征。(2)递归地定义最优值。(3)以自底向上的方式计算出最优值。(4)根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。2通过应用范例学习动态规划算法设计策略。（1）矩阵连乘问题；（2）最长公共子序列；（3）最大子段和（4）凸多边形最优三角剖分；（5）多边形游戏；（6）图像压缩；（7）电路布线；（8）流水作业调度；（9）背包问题；（10）最优二叉搜索树。

2、3动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题算法总体思想nT(n/2)T(n/2)T(n/2)T(n/2)T(n)=4但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。不同子问题的数目常常只有多项式量级。在用分治法求解时，有些子问题被重复计算了许多次。算法总体思想nT(n)=n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)5如果能够保存已

3、解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，就可以避免大量重复计算，从而得到多项式时间算法。算法总体思想n=n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)n/2n/2T(n/4)T(n/4)n/2T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n/4)T(n)6动态规划基本步骤找出最优解的性质，并刻划其结构特征。递归地定义最优值。以自底向上的方式计算出最优值。根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。7（1）单个矩阵是完全加括号的；（2）矩阵连乘积是完全加括号的，则可表示为2个完全加括号的矩阵连乘积和的乘积

4、并加括号，即16000,10500,36000,87500,34500完全加括号的矩阵连乘积可递归地定义为：设有四个矩阵，它们的维数分别是：总共有五中完全加括号的方式完全加括号的矩阵连乘积8矩阵连乘问题给定n个矩阵，其中与是可乘的，。考察这n个矩阵的连乘积由于矩阵乘法满足结合律，所以计算矩阵的连乘可以有许多不同的计算次序。这种计算次序可以用加括号的方式来确定。若一个矩阵连乘积的计算次序完全确定，也就是说该连乘积已完全加括号，则可以依此次序反复调用2个矩阵相乘的标准算法计算出矩阵连乘积9矩阵连乘问题给定n个矩阵｛A1,A2,

5、…,An｝，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2…，n-1。如何确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。穷举法：列举出所有可能的计算次序，并计算出每一种计算次序相应需要的数乘次数，从中找出一种数乘次数最少的计算次序。算法复杂度分析：对于n个矩阵的连乘积，设其不同的计算次序为P(n)。由于每种加括号方式都可以分解为两个子矩阵的加括号问题：(A1...Ak)(Ak+1…An)可以得到关于P(n)的递推式如下：10矩阵连乘问题穷举法动态规划将矩阵连乘积简记为A[i:j]，这里i≤j考察计算A

6、[i:j]的最优计算次序。设这个计算次序在矩阵Ak和Ak+1之间将矩阵链断开，i≤k

7、n，所需要的最少数乘次数m[i,j]，则原问题的最优值为m[1,n]当i=j时，A[i:j]=Ai，因此，m[i,i]=0，i=1,2,…,n当i

8、计算一次，而在后面需要时只要简单查一下，从而避免大量的重复计算，最终得到多项式时间的算法14用动态规划法求最优解voidMatrixChain(int*p，intn，int**m，int**s){for(inti=1;i<=n;i++)m[i][i]=0;for(intr=2;r<=n;r++)for(