用python写一段动态规划代码

当然，我可以为您提供一段动态规划的Python代码！以下是一个经典的动态规划问题——斐波那契数列的实现：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在这个递归的实现中，我们没有使用任何的记忆化技巧，因此计算复杂度是指数级别的，无法处理大规模的问题。现在，我们可以使用动态规划来优化这个问题，实现如下：

def fibonacci(n):
    F = [0] * (n+1)
    F[0] = 0
    F[1] = 1
    for i in range(2, n+1):
        F[i] = F[i-1] + F[i-2]
    return F[n]

在这里，我们使用一个数组 F 来存储计算结果。初始化 F[0]=0 和 F[1]=1，然后在迭代过程中，我们使用相邻的两个元素来计算当前的元素。使用动态规划的方法，我们可以将计算复杂度降低到线性级别，因此可以处理更大规模的问题。

相关问题

用python写一段动态爱心代码

好的，以下是用 Python 写的动态爱心代码：

import math
import time

def draw_heart():
    for y in range(30, -30, -1):
        for x in range(-30, 30):
            if math.pow(x * 0.04, 2) + math.pow(y * 0.1, 2) - 1 <= 0:
                print("*", end="")
            else:
                print(" ", end="")
        print()

while True:
    draw_heart()
    time.sleep(0.1)

这段代码可以在控制台中输出一个动态的爱心，每隔 0.1 秒更新一次。

用python写一段动态规划的路线规划算法

好的，以下是一段用 Python 实现的动态规划路线规划算法示例代码：

def find_shortest_path(graph, start, end):
    # 确保起点和终点在图中
    if start not in graph or end not in graph:
        return None

    # 记录每个节点到起点的最短路径和前驱节点
    shortest_paths = {start: (0, None)}
    # 记录已经遍历过的节点
    visited = set()

    # 从起点开始遍历整个图
    while True:
        # 找到未遍历节点中距离起点最近的节点
        curr_node = None
        curr_dist = float('inf')
        for node in graph:
            if node not in visited and node in shortest_paths:
                dist, _ = shortest_paths[node]
                if dist < curr_dist:
                    curr_node = node
                    curr_dist = dist

        # 如果所有未遍历节点都到达过，退出循环
        if curr_node is None:
            break

        # 遍历当前节点的邻居，并更新它们的最短路径和前驱节点
        for neighbor, weight in graph[curr_node].items():
            if neighbor in visited:
                continue
            new_dist = curr_dist + weight
            if neighbor not in shortest_paths or new_dist < shortest_paths[neighbor][0]:
                shortest_paths[neighbor] = (new_dist, curr_node)

        # 标记当前节点为已遍历
        visited.add(curr_node)

    # 从终点逆序遍历前驱节点，获得最短路径
    path = []
    node = end
    while node is not None:
        path.append(node)
        _, node = shortest_paths[node]
    path.reverse()

    return path

这段代码实现了一个基本的无权图的最短路径查找，它使用了动态规划思想。算法的基本思路是记录每个节点到起点的最短路径以及前驱节点，然后遍历整个图来不断更新最短路径，最终获得从起点到终点的最短路径。