贪心算法和动态规划的区别与联系 贪心算法和动态规划.pdf

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ES6的JavaScript算法思想实现之分而治之，动态规划，贪心算法和回溯算法 贪心算法和动态规划.pdf

动态规划和贪心算法的区别 贪心算法和动态规划.pdf

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记录一道面试算法题餐馆问题（贪心和动态规划） 贪心算法和动态规划.pdf

【问题描述】使用动态规划算法解矩阵连乘问题，具体来说就是，依据其递归式自底向上的方式进行计算，在计算过程中，保存已子问题答案，每个子问题只解决一次，在后面计算需要时只要简单查一下得到其结果，从而避免大量的重复计算，最终得到多项式时间的算法。 【输入形式】在屏幕上输入第1个矩阵的行数和第1个矩阵到第n个矩阵的列数，各数间都以一个空格分隔。 【输出形式】矩阵m，其中m(i,j)中存放的是：计算A[i:j](其中1<=i<=j<=n)所需的最少数乘次数。 矩阵s，其中s[i][j]记录了断开的位置，即最优的加括号方式应为(A[i:s[i][j]])*(A[s[i][j]+1:j])。 矩阵连乘A1...An的最优计算次序。 【样例1输入】 30 35 15 5 10 20 25 【样例1输出】 [[ 0 15750 7875 9375 11875 15125] [ 0 0 2625 4375 7125 10500] [ 0 0 0 750 2500 5375] [ 0 0 0 0 1000 3500] [ 0 0 0 0 0 5000] [ 0 0 0 0 0 0]] [[0 1 1 3 3 3] [0 0 2 3 3 3] [0 0 0 3 3 3] [0 0 0 0 4 5] [0 0 0 0 0 5] [0 0 0 0 0 0]] ((A1(A2A3))((A4A5)A6)) 【样例说明】 输入：第1个矩阵的行数和第1个矩阵到第n个矩阵的列数，以空格分隔。 输出：矩阵m，s，和矩阵连乘的最优计算次序。

n个单词，长度为l1（字母）、l2、l3…，打印在宽度为m（字母）的纸上，要求除最后一行外每行最后余下的空格数的立方和最小。用动态规划算法实现

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