动态规划1_理论概念

动态规划(dynamic programming)，简称DP。是快速将多阶段过程转化为单阶段问题，通过寻找出各阶段之间的联系，求解出最终答案的思想。

本文主要讲解它在计算机算法中的使用，它是算法竞赛中最常见，也是比较难的一种算法。

先简单讲述一下一些理论上的概念（简略看下，有个大概的了解，真正理解需要不断得思考、分析DP题目）

阶段：把所求解问题的过程恰当分成若干个相互联系的阶段。

状态：每个阶段开始面临的状况。

决策：一个阶段的状态给定以后，从该状态演变成下一个阶段的某个状态的一种选择。

最优化原理：如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的，就称该问题具有最优子结构，即满足最优化原理。

无后效性：即某阶段状态一旦确定，就不受这个状态以后决策的影响。也就是说，某状态以后的过程不会影响以前的状态，

只与当前状态有关。

有重叠子问题：即子问题之间是不独立的，一个子问题在下一阶段决策中可能被多次使用到。

以下内容来自于：http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741374.html

求解的基本步骤

     动态规划所处理的问题是一个多阶段决策问题，一般由初始状态开始，通过对中间阶段决策的选择，达到结束状态。

这些决策形成了一个决策序列，同时确定了完成整个过程的一条活动路线(通常是求最优的活动路线)。如图所示。

动态规划的设计都有着一定的模式，一般要经历以下几个步骤。

    初始状态→│决策１│→│决策２│→…→│决策ｎ│→结束状态

                      图1 动态规划决策过程示意图

    (1)划分阶段：按照问题的时间或空间特征，把问题分为若干个阶段。在划分阶段时，注意划分后的阶段一定要是有序的或者是可排序的，

否则问题就无法求解。

    (2)确定状态和状态变量：将问题发展到各个阶段时所处于的各种客观情况用不同的状态表示出来。当然，状态的选择要满足无后效性。

    (3)确定决策并写出状态转移方程：因为决策和状态转移有着天然的联系，状态转移就是根据上一阶段的状态和决策来导出本阶段的状态。

所以如果确定了决策，状态转移方程也就可写出。但事实上常常是反过来做，根据相邻两个阶段的状态之间的关系来确定决策方法和状态转移方程。

    (4)寻找边界条件：给出的状态转移方程是一个递推式，需要一个递推的终止条件或边界条件。

    一般，只要解决问题的阶段、状态和状态转移决策确定了，就可以写出状态转移方程（包括边界条件）。

实际应用中可以按以下几个简化的步骤进行设计：

    （1）分析最优解的性质，并刻画其结构特征。

    （2）递归的定义最优解。

    （3）以自底向上或自顶向下的记忆化方式（备忘录法）计算出最优值

    （4）根据计算最优值时得到的信息，构造问题的最优解

 算法实现的说明

    动态规划的主要难点在于理论上的设计，也就是上面4个步骤的确定，一旦设计完成，实现部分就会非常简单。

     使用动态规划求解问题，最重要的就是确定动态规划三要素：

    （1）问题的阶段 

    （2）每个阶段的状态

    （3）从前一个阶段转化到后一个阶段之间的递推关系。