六大算法之动态规划 如何理解递归，回溯，动态规划等算法？
如何理解递归，回溯，动态规划等算法？
递归比较简单，是递归的逆算法。例如，给定a（10）和a（n）=f（a（n1）），让您找到a（1）。回溯是一种必须用于深度优先搜索的方法。建议大家看一看“八皇后问题”，看完后要理解。动态规划是一种以空间换时间的算法，即占用大量内存，但具有较高的时间效率。建议你看看“拦截导弹”问题和“0/1背包问题”。动态规划最好先看问题，然后理解概念
递归法就是调用算法本身，动态规划就是把一个问题分解成几个子问题，把大问题的解转化成子问题的解。动态规划有时可以通过递推来实现，递推通常用于求解优化问题。
递归算法和动态规划的关系是什么呀？
了解什么是动态编程以及何时使用它。
设置存储状态转换方程
超级楼梯
有两种方法可以一次一步爬楼梯和一次两步爬楼梯。有多少方法可以爬到第n步。
让状态DP[i]为上i步的方法数，DP[1]=1DP[2]=1
状态转移方程DP[i]=DP[i-1]DP[i-2]//上一步和两步
用这个递归公式，我们不需要递归求解。（递归开销很大
不同的路径
DP[i][J]是单元格（i，J）的方法数，DP[0][]=1DP[[0]=1
DP[i][J]=DP[i-1][J]DP[i][J-1]//向下和向右
]公共int唯一路径（int m，int n）{
]int[][
DP=New int[m][n
]for（int i=0 i< mi）{
]for（int J）=0 J< N J）{
]如果（I==0 | J==0）
DP[I][J]=1][否则{
DP[I][J]=DP[I-1][J]DP[I][J-1]}]}返回DP[M-1][N-1]}
高级：不同路径=障碍物长度
int col=obstacleGrid[0].length
int[][]dp=new int[row][col
]if（obstacleGrid[0][0]==1）{
返回0
}
for（int i=0i<rowi）{
for（int J=0j<colj
动态规划如何测试是否超时？
递归，简单重复，计算量大。分而治之，独立解决问题，分而治之，顾名思义。动态规划算法通常采用自下而上的方法求解每个子问题，而贪婪算法通常采用自上而下的方法求解子问题；动态规划可以找到问题的最优解，但贪婪不能保证最优解
1、分治法与动态规划的主要共同点两种方法都要求原问题具有最优子结构的性质，并对原问题进行分而治之，将原问题分解为若干个子问题。然后将子问题的解进行组合，形成原问题的解。
2、分治法与动态规划实现方法：①分治法通常采用递归求解。
②动态规划一般采用自下而上的迭代法求解，也可采用带记忆函数的递归法自上而下求解。
3、分治法与动态规划的主要区别如下：1。分治法把分解的子问题看作是独立的。
②在动态规划中，分解的子问题被理解为相互关联和重叠的部分。
简述贪心，递归，动态规划，及分治算法之间的区别和联系？
是的，所有递归都可以用循环和堆栈等价重写。
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