適合採用動態規劃（dynamic programming）方法的最優化問題中的兩個要素：最優子結構和重疊子問題。
最優子結構：
用動態規劃求解最優化問題的第一步就是刻畫最優解的結構，如果乙個問題的解結構包含其子問題的最優解，就稱此問題具有最優子結構性質。因此，某個問題是否適合應用動態規劃演算法，它是否具有最優子結構性質是乙個很好的線索。使用動態規劃演算法時，用子問題的最優解來構造原問題的最優解。因此必須考查最優解中用到的所有子問題。
重疊子問題：
動態規劃方法的第乙個步驟是描述最優解的結構的特徵。
第二個步驟是利用子問題的最優解來遞迴定義乙個最優解的值。
第三個步驟計算最優解
第四個步驟構造最優解
我們的動態程式設計解決方案將從找零一分錢開始，並系統地找到我們需要的找零額。這保證我們在演算法的每一步，已經知道為任何更小的數量進行找零所需的最小硬幣數量。
用乙個動態規劃演算法來解決我們的找零問題。dpmakechange有三個引數：乙個有效硬幣值的列表，我們要求的找零額，以及乙個包含每個值所需最小硬幣數量的列表。 當函式完成時，mincoins將包含從 0 到找零值的所有值的解
def dpmakechange(coinvaluelist,change,mincoins):
for cents in range(change+1):
coincount = cents
for j in [c for c in coinvaluelist if c <= cents]:
if mincoins[cents-j] + 1 < coincount:
coincount = mincoins[cents-j]+1
mincoins[cents] = coincount
return mincoins[change]
演算法設計 動態規劃
動態規劃演算法的設計步驟 分析優化解的結構 遞迴地定義最優解的代價 自底向上地計算優化解的代價儲存之，並獲取構造最優解的資訊 根據構造最優解的資訊構造優化解 使用dynamic programming的條件 optimal substructure 優化子結構 當乙個問題的優化解包含了子問題的優化解...
演算法設計 電路佈線問題（動態規劃）
在一塊電路板的上 下2端分別有n個接線柱。根據電路設計，要求用導 線 i,i 將上端接線柱與下端接線柱相連，如圖所示。其中 i 是 的乙個排列。導線 i,i 稱為該電路板上的第i條連線。對於任 何1 i j 電路佈線問題要確定將哪些連線安排在第一層上，使得該層上有盡可能 多的連線。換句話說，該問題要...
演算法 動態規劃問題
一 什麼是動態規劃？動態規劃 dynamic programming 是 運籌學的乙個分支，是求解決策過程 decision process 最優化的數學方法。20世紀50年代初 美國數學家r.e.bellman等人在研究多階段決策過程 multistep decision process 的優化問...