动态规划为什么都需要填表？如何设计表格的结构？

动态规划是一种通过将问题分解为子问题来解决复杂问题的算法。在动态规划中，我们通常需要填写一个表格来存储子问题的解，以便在解决较大的问题时能够使用这些子问题的解。

设计表格的结构取决于问题的性质。通常情况下，我们需要确定表格中每个单元格的含义，以及如何根据已知的单元格来计算未知的单元格的值。例如，如果我们正在解决一个最长公共子序列问题，我们可以使用一个二维数组来存储每个子问题的解，其中第 i 行和第 j 列表示第一个字符串中前 i 个字符和第二个字符串中前 j 个字符的最长公共子序列的长度。在这个表格中，每个单元格的值都是由其左上角、上方和左侧的单元格的值决定的。

除了确定表格中每个单元格的含义和计算方式之外，我们还需要确定表格的大小。表格的大小取决于问题的规模和复杂度，以及我们希望在表格中存储的信息量。通常情况下，我们需要根据问题的规模和复杂度来确定表格的大小，以确保我们可以在适当的时间内计算出问题的解。

总之，设计表格的结构是动态规划算法中的重要步骤，需要仔细考虑问题的性质和规模，并确定每个单元格的含义，计算方式以及表格的大小。

相关问题

动态规划为什么都需要填表？如何设计表格的结构

动态规划算法通过将原问题分解成子问题来求解，同时利用已经求解过的子问题的解来求解新的子问题，从而避免了重复计算。为了实现这一目标，动态规划算法需要将每个子问题的解存储在表格中，以便在需要时直接访问。

表格的结构需要根据具体问题来设计。一般来说，表格的行和列分别对应于子问题的解的参数。例如，对于最长公共子序列问题，表格的行和列分别对应于两个字符串的字符，表格中的每个元素表示对应子问题的解。对于背包问题，表格的行和列分别对应于物品和背包的容量，表格中的每个元素表示对应子问题的解。

在设计表格的结构时，需要考虑以下几个因素：

1. 子问题的解的参数是什么？

2. 子问题的解如何表示？

3. 子问题之间的依赖关系是什么？

4. 对于每个子问题，表格中的元素如何表示？

5. 表格的大小如何确定？

在实际应用中，表格的大小往往是根据子问题的规模来确定的，因此需要对问题的规模进行估计。同时，为了避免表格过大，需要考虑使用滚动数组等技术来优化空间使用。

分治法与动态规划法求解的异同点？

### 回答1：

分治法是把一个复杂的问题分解成若干个相对简单的子问题，递归地求解子问题，而动态规划则是通过把原问题分解成若干个子问题，并存储子问题的答案，从而获得原问题的答案。两者的不同之处在于，分治法适用于求解最优解，而动态规划则是最优子结构和子问题重叠的情况。

### 回答2：
分治法和动态规划法都是常用的算法设计方法，它们之间有一些明显的异同点。

首先，分治法和动态规划法的相似之处在于它们都使用了递归的思想。两种方法都将原问题分解成若干个子问题，并通过对子问题的求解来得到原问题的解。因此，它们都具有相同的时间复杂度，通常为O(n^2)或O(2^n)。

然而，两种方法的不同之处在于它们对子问题的处理方式。分治法通过将问题划分成彼此相互独立的子问题，并将子问题的解合并起来得到原问题的解。每个子问题的解只需计算一次，然后进行合并，避免了重复计算，从而提高了算法的效率。而动态规划法则将问题划分成依赖关系的子问题，并使用一个表格来记录每个子问题的解，以避免重复计算。动态规划法利用了子问题之间的重叠性质，通过填表的方式逐步求解子问题，并最终得到原问题的解。

此外，分治法和动态规划法在设计思路上也有所不同。分治法通常通过递归的方式将问题划分，然后使用多个递归函数进行求解。每个递归函数的输入和输出都是问题的一部分。而动态规划法则侧重于自底向上的求解方法，它将问题划分为子问题，并使用迭代的方式逐步求解。动态规划法通常使用一维或二维数组来记录中间结果，以实现时间和空间的优化。

总的来说，分治法和动态规划法都是重要的算法设计思想，它们在解决问题时有各自的优势和适用范围。分治法适用于问题可以划分为独立子问题，并且问题的子问题间没有重叠的情况。而动态规划法适用于问题的子问题具有重叠性质，并且需要使用表格记录中间结果。

### 回答3：
分治法和动态规划法是两种常用的算法设计方法，它们有一些相似之处，也有一些不同之处。

首先，分治法和动态规划法的相似点在于都将原问题分解为几个子问题，并通过求解子问题来最终求解原问题。它们都是将复杂的问题简化为更小规模的子问题进行求解，然后再将子问题的解合并起来得到原问题的解。

其次，分治法和动态规划法的不同点在于它们对子问题的求解方式不同。分治法将原问题划分为互不相交的子问题，每个子问题独立求解，并将每个子问题的解合并起来得到原问题的解。而动态规划法则将原问题划分为重叠的子问题，通过存储子问题的解并重复利用，避免重复计算，从而提高算法的效率。

另外，动态规划法还具有最优子结构的特点，即原问题的最优解可以由子问题的最优解通过递推关系得到。这使得动态规划法在求解最优化问题时比分治法更加高效。

在应用上，分治法常用于解决可拆分为多个相似子问题的问题，如求解大规模矩阵的乘法、排序等。而动态规划法常用于求解具有最优子结构的问题，如求解背包问题、最长公共子序列等。

总而言之，分治法和动态规划法都是解决复杂问题的有效方法，它们在问题分解和求解方式上略有不同，因此在具体应用中根据问题的性质和特点选择合适的方法能够达到更好的效果。