1.动态规划的基本方法 2.动态规划应用举例 3.马氏决策规划简介 动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化的一种数量方法。其特点在于，它可以把一个n 维决策问题变换为几个一维最优化问题，从而一个一个地去解决。 需指出：动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种算法。必须对具体问题进行具体分析，运用动态规划的原理和方法，建立相应的模型，然后再用动态规划方法去求解。

基于动态规划改进求解VRP问题的节约法的研究，张艳，，本文提出了车辆路线优化调度问题（VRP问题）节约法的一种改进方法——动态规划节约法（DSM），该法利用了VRP问题在优化过程中的动态

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根据01背包的题目，解出相关答案，建议使用360压缩，其它压缩软件也可

、买股票问题 问题描述： “逢低吸纳”是炒股的一条成功秘诀。如果你想成为一个成功的投资者，就要遵守这条秘诀: "逢低吸纳,越低越买"这句话的意思是：每次你购买股票时的股价一定要比你上次购买时的股价低.按照这个规则购买股票的次数越多越好，看看你最多能按这个规则买几次。 给定连续的N天中每天的股价。你可以在任何一天购买一次股票，但是购买时的股价一定要比你上次购买时的股价低。写一个程序，求出最多能买几次股票。 输入： 第一行输入天数N 第二行输入对应的N天股票价格（注：输入可能有多组用例，1<=股价<=1000） 输出： 能够买进股票的最多天数 样例输入： 12

动态规划是解决最优化问题的基本方法，本文介绍了动态规划的基本思想和基本步骤，并通过几个实例的分析，研究了利用动态规划设计算法的具体途径。

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算法设计与分析实验报告，python写的，附源码 问题描述：矩阵连乘算法实现； 给定n个矩阵｛A1,A2,…,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。

进行动态规划问题的详细总结,总结了相关的经典问题,例如0-1背包问题,完全背包问题,然后对LeetCode若干使用动态规划实现的题型进行梳理和思路分析讲解