ฉันได้อ่านการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเมื่อเร็ว ๆ นี้ อยากได้ยินจากคนที่เริ่มต้นจากศูนย์และตอนนี้ก็ค่อนข้างดีในการระบุและแก้ไขปัญหา DP ฉันกำลังดิ้นรนในการระบุปัญหาเหล่านี้เป็น DP และกำหนดวิธีการแก้ปัญหาที่รัดกุม
ฉันได้ผ่านปัญหา DP ส่วนใหญ่สำหรับผู้เริ่มต้นและทรัพยากร MIT แล้ว
คำตอบ:
ฉันมาจากภูมิหลังทางฟิสิกส์และคณิตศาสตร์จำนวนมาก ผมพบว่าง่ายต่อการมองเห็นปัญหาที่ดีเหมาะแก่การแก้ปัญหาการเขียนโปรแกรม recursive / แบบไดนามิกโดยการค้นหาความคล้ายคลึงกันกับหลักฐานโดยการเหนี่ยวนำ
ในการพิสูจน์โดยอุปนัยคุณมีสองส่วน
ในการโปรแกรมแบบเรียกซ้ำ / การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก:
ดังนั้นตามที่คนอื่น ๆ ตอบมันเป็นเรื่องของประสบการณ์และการเลือกคำแนะนำ แต่คุณสามารถใช้ทักษะอื่น ๆ เพื่อเป็นแนวทางให้คุณได้ หลังจากนั้นคุณต้องมีสองส่วนที่ฉันพูดถึงเสมอ: ถ้าคุณทำไม่ได้มันจะไม่ทำงาน
ตัวอย่างเช่นในการสร้างพีชคณิตทั้งหมดของชุด:
ปัญหาการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกส่วนใหญ่สามารถแก้ไขได้ผ่านการบันทึก ปกติแล้วการบันทึกจะมีทั้งการใช้งานง่ายขึ้นและง่ายต่อการเขียนโค้ด คุณอาจพบว่ามีประโยชน์ในการคิดในแง่ของการบันทึกความจำแทน DP
โดยทั่วไปแล้วจะง่ายต่อการหยั่งรู้ว่าปัญหาเหมาะสมกับการบันทึก (ขั้นตอนเหมือนกับคำตอบของ Slivvzแต่ฉันคิดว่าการเลื่อนจิตนั้นสั้นกว่าเล็กน้อย) อย่างไรก็ตามเมื่อคุณแก้ไขปัญหาผ่านการบันทึกช่วยจำแล้วคุณสามารถตรวจสอบวิธีการเติมแคชในบันทึกย่อของคุณแล้วเติมตามลำดับโดยไม่ต้องเรียกซ้ำ ... ซึ่งจะเปลี่ยนอัลกอริทึมของคุณเป็นอัลกอริธึมการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก
TL; DR; เวอร์ชั่น: คุณอาจเข้าใจการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกได้ง่ายขึ้นในแง่ของการบันทึก
ดูเพิ่มเติมStackOverflow: การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกและการบันทึกช่วยจำ: วิธีการจากบนลงล่างและจากบนลงล่าง
การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกมีความหมายเกี่ยวกับสองสิ่ง:
โครงสร้างย่อยที่เหมาะสม
ทางออกที่ใหญ่กว่านั้นสามารถหาได้จากโซลูชันที่เล็กกว่า การแก้ไม่ใช่แบบสองทิศทาง
ปัญหาย่อยที่ทับซ้อนกัน
โซลูชันขนาดเล็กจะถูกนำมาใช้ซ้ำหลายครั้ง หากปัญหาย่อยไม่ทับซ้อนกันคุณจะไม่ได้รับประโยชน์จาก DP / การจำ สิ่งที่คุณมีคือการแบ่งและพิชิตแทน
วิธีการทั่วไปในการแก้ไขปัญหา DP คือ:
เขียนเวอร์ชันซ้ำหรือแบบซ้ำ ๆ ที่ใช้งานได้
โปรดสังเกตว่าฟังก์ชันกำลังทำงานซ้ำซ้อน
ค้นหาวิธีหลีกเลี่ยงการทำงานซ้ำซ้อนบ่อยครั้งโดยการจำ
ฉันไม่เคยใช้ตัวแก้ปัญหาการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิกเดียว - พื้นหลังของฉันใช้คณิตศาสตร์ / ฟิสิกส์ / การคำนวณเชิงตัวเลขไม่ใช่ CS - จนกระทั่งไม่กี่ปีที่ผ่านมาเมื่อฉันเริ่มทำปัญหาProject Euler ปัญหาที่แก้ปัญหา DP ได้ (เช่น76 , 158 , 161 , 242แต่มีอีกมากมาย) กลายเป็นคนที่ฉันชอบมาก คุณจะดีขึ้นอย่างแน่นอนเมื่อพบว่ามันจะเป็นเทคนิคที่มีประโยชน์: โดยทั่วไปมองหาสิ่งต่าง ๆ ที่ดูเหมือนว่าพวกเขาสามารถแก้ไขได้ด้วยวิธีการแบบวนซ้ำแบบแบ่งและพิชิตซึ่งเป็นไปได้ที่จะเชื่องการระเบิดของเส้นทางที่ต้องการ ที่จะสำรวจโดยการรับรู้ปัญหาย่อยที่เกิดขึ้นและนำผลการคำนวณก่อนหน้านี้; ความสามารถในการระบุเวกเตอร์สถานะขั้นต่ำที่จะบันทึก - และ "ประวัติ" ที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งสามารถลบได้ - เป็นขั้นตอนสำคัญ