第三章作业

1、对动态规划算法的理解：

基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了实用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通过决策保留那些有可能达到最优的局部解，丢弃其它局部解。依次解决各子问题，最后一个子问题就是初始问题的解。因为动态规划解决的问题多数有重叠子问题这个特点。为降低反复计算。对每个子问题仅仅解一次，将其不同阶段的不同状态保存在一个二维数组中。

2、分别列出编程题1、2的递归方程：

编程题1的递归方程：

dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]);

编程题2的递归方程：

i==n, dp[i] = 0;
i<n, dp[i] = min{ r[i][k] + dp[k] }, i<k<=n;

3、说明结对编程情况：

在这次编程中，我们进行了多次的讨论，理清了思路，将算法进行了多次的更改和优化，最终成功一起敲出完整的代码。

第三章作业

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