初探动态规划--记忆化搜索

记忆化搜索 = 暴力dfs + 记录答案

记忆化搜索是一种优化技术,结合了暴力深度优先搜索 (dfs) 和记录答案的方式。

在动态规划的学习过程中,我们可以将问题划分为以下阶段:dfs暴力搜索,记忆化搜索,以及最终的递推。

动态规划入门思路: dfs暴力 --> 记忆化搜索 --> 递推

动态规划的入门思路可以总结为:从dfs暴力搜索开始,通过记录已经计算过的结果,即记忆化搜索,逐步优化到递推。

在具体优化过程中,我们可以看到递归的过程实际上包含了两个主要阶段:递和归。

  1. dfs
  2. 记忆化搜索
  3. 逆序递推
  4. 顺序递推
  5. 优化空间

递归的过程:

  • "递" 的过程是: 分解子问题的过程;

  • "归" 的过程才是: 产生答案的过程;

"递" ---> 自顶向下, "归" ---> 自底向上 , 其中 "底" 是 递归搜索树 的底

写出递推公式的方法:

  • 递推 的公式 = dfs 向下 递归 的公式
  • 递推 数组的初始值 = 递归 的边界

对于递推数组的初始值,它实际上对应于递归的边界条件,即在递归的过程中最小的子问题的解。

递推数组的初始值可以看作是递归的终点,作为动态规划的起点。

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