用动态规划法解决最短编辑距离问题的完整代码，可以直接运行，有注释。

本文主要通过求解最长公共子序列介绍动态规划算法的思想，首先介绍动态规划法的概念，动态规划法解题的步骤，然后介绍什么是最长公共子序列，按照动态规划法的步骤计算两个序列的最长公共子序列。 最后通过举例求解两个序列的最长公共子序列并且分析算法的时间复杂性。通过算法的时间复杂性分析，提出算的改进方案。

随机动态规划是一种用于不确定情况下决策的优化技术。 在这个程序中，该技术被应用于水库管理，以确定从水库释放的水量。

离散控制Matlab代码DPA机会 关于这个项目 动态规划算法（DPA）解决具有联合概率约束的问题。 它可用于解决路径规划问题，在这种情况下，碰到障碍物的机会必须保持在阈值以下。 该项目实现了本文[1]，可以直接用于有效解决具有较大状态作用噪声空间的问题。 以下动画逐步显示了DPA在路径规划问题上的结果。 路径规划问题定义 与[1]中的代码一样，该代码通过以下动态方式解决了路径规划问题： 如论文[1]所示，该模型足以解决火星的进入，下降和着陆问题。 请注意，对于此处考虑的路径规划问题，包含100x100个状态，使用我们的离散网格可以获取多达81个不同的值，并且噪声分布增加了应用DPA所需的计算量，因此需要对问题进行有效的解决。 与[1]中一样，我们使用。 因此，为了最小化问题的复杂性，我们使用来近似离散化的值。 成本定义如下： 我们还定义了需要最小化的拉格朗日和定义状态是否为障碍的变量： 为了有效地计算每个状态和动作的预期成本值，我们将每个动作的成本与概率过滤器进行卷积，因为 这样就避免了通过应用不同的值来使用随机方法的需要，该值可以取平均值（蒙特卡洛）以获取每个操作的成本估算值。 这

问题描述：给定一个容量为C的背包及n个重量为wi，价值 为p1的物品，要求把物品装入背包，是背包的价值最大， 此类问题为背包问题。物品或者装入背包，或者不装入背 包，称之为0/1被包问题 假设xi表示物品i被装入背包的情况，xi = 1表示物品装 入背包，xi = 0表示物品没装入背包，根据题目要求，有 下列约束函数 SUM(wi*xi) <= C,bestp = MAX(pi*xi) where 0 <= i < n 解决方法：0/1背包问题有多种解决方法，本实验用动态规 划，回溯，分支界限三种方法进行解题

基于C语言的算法设计与分析动态规划实现多边形游戏，给定N个顶点的多边形，每个顶点标有一个整数，每条边上标有+(加)或是×(乘)号，并且N条边按照顺时针依次编号为1~N。

代码随想录全套文档 动态规划、回溯、递归、二叉树、贪心

多边形游戏是一个单人玩的游戏，开始时有一个由n个顶点构成的多边形。每个顶点被赋予一个整数值，每条边被赋予一个运算符“+”或“*”。所有边依次用整数从1到n编号。 游戏第1步，将一条边删除。 随后n-1步按以下方式操作： （1） 选择一条边E以及由E连接着的两个顶点V1和V2； （2） 用一个新的顶点取代边E以及由E连接着的两个顶点V1和V2。将由顶点V1和V2的整数值通过边E上的运算得到的结果赋予新顶点。 最后，所有边都被删除，游戏结束。游戏的得分就是所剩顶点上的整数值。 问题：对于给定的多边形，计算最高得分。

证明最长公共子序列问题满足最优性原理。 设序列X={x1, x2,…, xm}和Y={y1, y2,…, yn}的最长公共子序列为Z={z1, z2,…, zk}，记Xk为序列X中前k个连续字符组成的子序列，Yk为序列Y中前k个连续字符组成的子序列，Zk为序列Z中前k个连续字符组成的子序列，显然有下式成立： （1）若xm=yn，则zk=xm=yn，且Zk-1是Xm-1和Yn-1的最长公共子序列； （2）若xm≠yn且zk≠xm，则Z是Xm-1和Y的最长公共子序列； （3）若xm≠yn且zk≠yn，则Z是X和Yn-1的最长公共子序列。 可见，两个序列的最长公共子序列包含了这两个序列的前缀序列的最长公共子序列。

运用c语言，动态规划算法构造最优二叉查找树。