Dynamic Programming

Dynamic Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Prentice Hall
作者:Dimitri P. Bertsekas
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1987-04
价格:USD 89.33
装帧:Hardcover
isbn号码:9780132215817
丛书系列:
图书标签:
  • 经济学
  • 数学和计算机
  • Spy
  • 动态规划
  • 算法
  • 编程
  • 计算机科学
  • 数据结构
  • 优化
  • 数学建模
  • 算法设计
  • 效率
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具体描述

探索算法的强大基石:一本关于动态规划的深入解读 动态规划,作为计算机科学领域中一种极为强大且优雅的算法设计范式,为解决一类复杂问题提供了系统而高效的途径。本书旨在深入浅出地剖析动态规划的核心思想、关键技术以及在实际应用中的广泛场景,引导读者掌握这一解决问题的重要工具。 为何要学习动态规划? 在编程竞赛、软件开发乃至科学研究中,我们常常会遇到具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。例如,如何在一个迷宫中找到最短路径?如何最大化一个投资组合的收益?如何在生物序列比对中找到最相似的片段?这些问题往往具有指数级的暴力解法,但通过动态规划,我们可以将其转化为多项式时间内的可求解问题。动态规划的精髓在于,它不是简单地对问题进行穷举,而是通过将复杂问题分解为更小的、可重用的子问题,并存储子问题的解,以避免重复计算,从而显著提高效率。 本书将带你领略动态规划的魅力: 一、 动态规划的基石:理解核心概念 最优子结构 (Optimal Substructure): 我们将从这里开始,理解一个问题的最优解是否能够通过其子问题的最优解来构建。通过一系列直观的例子,例如斐波那契数列的计算,我们会看到最优子结构的体现,并学习如何识别它。 重叠子问题 (Overlapping Subproblems): 许多问题在分解过程中会反复遇到相同的子问题。本书将深入探讨如何通过“记忆化”或“自底向上”的策略,将这些子问题的解存储起来,以达到避免重复计算的目的。我们会分析暴力递归与动态规划在处理重叠子问题时的巨大效率差异。 二、 掌握动态规划的两种经典实现方式 自顶向下 (Top-Down) / 记忆化搜索 (Memoization): 这种方法保留了递归的自然结构,但通过额外的存储空间(通常是哈希表或数组)来记录已经计算过的子问题的结果。我们会学习如何将一个递归函数转化为带有记忆化功能的函数,并理解其工作原理。 自底向上 (Bottom-Up) / 表格法 (Tabulation): 这种方法则通过迭代的方式,从最小的子问题开始,逐步构建出整个问题的解。我们将学习如何构建“动态规划表”(DP Table),并通过填写这个表格来解决问题。我们会详细讲解如何定义状态转移方程,并根据这些方程填充DP Table。 三、 动态规划的艺术:状态表示与状态转移方程 如何定义状态? 状态的定义是动态规划问题的灵魂。一个好的状态定义能够简洁而全面地描述子问题的解。本书将提供一套系统性的方法来帮助读者找到问题的关键状态,例如使用数组的索引、子串的起止位置、或者问题的规模来定义状态。 如何设计状态转移方程? 一旦状态被确定,关键在于建立状态之间的递推关系,即状态转移方程。我们将通过大量经典案例,例如背包问题、最长公共子序列、编辑距离等,来展示如何从问题的描述中提炼出状态转移方程。我们会分析不同转移方程的设计思路,以及如何处理边界条件。 四、 探索动态规划的经典应用领域 本书将带领读者走进动态规划的广阔应用场景,通过实际案例深入理解其威力: 背包问题 (Knapsack Problems): 从0/1背包到完全背包,再到多重背包,我们将一一剖析这些经典问题,并学习如何利用动态规划求解。 序列相关问题: 最长公共子序列 (Longest Common Subsequence - LCS): 学习如何找到两个序列中最长的共同子序列。 最长递增子序列 (Longest Increasing Subsequence - LIS): 掌握如何找出序列中长度最长且元素递增的子序列。 编辑距离 (Edit Distance): 理解如何计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数。 路径规划问题: 最短路径问题: 探索如何在网格或其他图中找到最短路径,例如经典的机器人走迷宫问题。 不同路径问题: 计算从起点到终点有多少种可能的路径。 组合优化问题: 矩阵链乘法 (Matrix Chain Multiplication): 学习如何确定最优的矩阵乘法顺序,以最小化乘法次数。 硬币找零问题 (Coin Change Problem): 探讨如何找到组成特定金额的最小硬币数量。 区间型动态规划: 学习如何解决区间上的动态规划问题,例如回文子串的最长长度。 树形动态规划: 探索如何在树形结构上应用动态规划来解决问题。 五、 进阶技巧与优化策略 状态压缩: 对于具有大量状态的问题,我们将介绍如何通过巧妙的状态压缩技术来减少空间复杂度,使其在内存受限的环境下也能够求解。 数据结构优化: 学习如何结合其他数据结构(如单调队列、线段树等)来优化动态规划的状态转移过程,进一步提升时间效率。 理解DP的局限性: 在掌握动态规划强大的同时,我们也会讨论其适用的范围,以及在某些问题上,虽然看似可以套用动态规划,但实际效率并不占优的情况。 本书的学习目标: 通过阅读本书,您将能够: 1. 准确识别 具有最优子结构和重叠子问题特征的问题。 2. 熟练掌握 动态规划的自顶向下和自底向上两种实现方法。 3. 独立设计 问题的状态表示和状态转移方程。 4. 灵活运用 动态规划解决各种经典的算法问题。 5. 提升 解决复杂算法问题的分析能力和代码实现能力。 无论您是计算机科学的学生、算法爱好者,还是寻求提升编程能力的开发者,本书都将是您通往精通动态规划的有力助手。让我们一起踏上这段探索算法奥秘的旅程,感受动态规划带来的智慧与力量!

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我一直对算法有着浓厚的兴趣,尤其是在算法设计中,动态规划给我的感觉总是既神秘又强大。《动态规划》这本书,正是满足了我对这个领域深入探索的渴望。拿到这本书后,我迫不及待地翻阅起来。作者的讲解方式非常清晰且有条理,他从最基础的“最优子结构”和“重叠子问题”的概念入手,循序渐进地引导读者理解动态规划的核心思想。我特别喜欢作者在讲解每一个DP问题时,都会先介绍其朴素解法,然后逐步分析其重复计算的部分,再引出动态规划的解决方案。这种由浅入深、层层递进的讲解方式,让我能够更深刻地理解动态规划是如何优化计算效率的。书中大量的代码示例,也非常有助于我将理论知识转化为实际操作。作者提供的代码不仅规范,而且注释详细,让我能够轻松地理解每一行代码的含义。我最欣赏的是,这本书并没有局限于理论的讲解,而是花了很大篇幅来讨论动态规划在实际问题中的应用,比如在字符串匹配、路径规划、区间调度等领域的应用。这些案例让我看到了动态规划的强大威力,也激发了我将所学知识应用于解决实际问题的热情。这本书的语言风格也十分吸引人,作者的文字流畅而富有逻辑性,读起来既能学到知识,又是一种享受。

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《动态规划》这本书,就像一位循循善诱的老师,引领我一步步走进了动态规划的奇妙世界。在我看来,动态规划之所以令人着迷,是因为它能够用一种系统化的方法,将复杂的问题分解成更小的、可管理的部分,然后通过存储和重用子问题的解来避免重复计算。这本书恰恰完美地诠释了这一点。作者在开篇就用了一个非常生动的例子——“买卖股票的最佳时机”,来引入动态规划的概念。他并没有直接给出复杂的数学公式,而是通过分析股票价格的变化,引导读者思考如何找到最优的买入和卖出时机。这种从实际场景出发的讲解方式,让我一下子就对动态规划产生了浓厚的兴趣。我尤其喜欢书中对于“状态表示”和“状态转移方程”的讲解。作者详细地阐述了如何根据问题的特点,选择合适的状态表示方法,以及如何根据状态之间的依赖关系,推导出状态转移方程。这些内容对我来说,是理解动态规划的关键。而且,这本书的案例选择也非常丰富,涵盖了从经典的“最长公共子序列”到更复杂的“图论问题”中的应用。每一个案例都配有详细的解题思路和代码实现,让我能够边学边练,真正地掌握动态规划的技巧。

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《动态规划》这本书,可以说是给我打开了一扇通往算法世界的大门。在我接触算法的初期,动态规划这个概念总是让我感觉有些摸不着头脑,似乎总有一种“隔靴搔痒”的感觉。这本书的出现,恰好弥补了这一遗憾。作者的讲解方式非常到位,他并没有一开始就抛出复杂的数学公式,而是从最基础的“分治”思想讲起,然后逐渐引入“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念。我尤其喜欢书中对于“状态”和“状态转移方程”的定义与推导过程的细致讲解。作者通过大量的图示和表格,将抽象的数学概念变得直观易懂。例如,在讲解“背包问题”时,他通过一个生动的场景,将“物品”、“容量”和“价值”等概念具象化,让我们更容易理解动态规划是如何在这种场景下工作的。更让我印象深刻的是,这本书的案例选择非常经典且具有代表性,涵盖了从经典的“斐波那契数列”到复杂的“图算法”中的应用,每一个案例都经过作者的精心提炼和深入剖析,让我们能够真正理解动态规划在不同场景下的应用技巧。这本书的语言风格也十分吸引人,作者的文字充满智慧和洞察力,读起来既有学习的严谨性,又不乏轻松的阅读体验。总的来说,这本书不仅让我学会了动态规划的“怎么做”,更让我理解了动态规划的“为什么”,为我未来的算法学习打下了坚实的基础。

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这本书,嗯,《动态规划》,名字听起来就带着一种让人忍不住想要一探究竟的神秘感。我一直对算法领域情有独钟,尤其是那些能够以巧妙的方式解决复杂问题的思路。当我在书架上看到它的时候,立刻就被它所吸引了。这本书的外观设计非常沉稳大气,黑色的封面上烫金的“动态规划”四个字,透露着一种严谨和经典的气息。翻开扉页,首先映入眼帘的是作者的序言,寥寥数语却道出了他对动态规划精髓的深刻理解,以及希望将这份理解传递给读者的愿望。这让我对接下来的阅读充满了期待,仿佛已经预见了自己将在算法的海洋中畅游,与那些精妙的解决方案进行一场深入的对话。我特别喜欢它那种循序渐进的讲解方式,不像有些书上来就抛出一堆数学公式,让人望而生畏。它会从最基础的概念讲起,用通俗易懂的语言解释什么是“状态”、“决策”、“最优子结构”和“重叠子问题”,就像一位耐心无比的导师,一点一点地引导你走进动态规划的世界。而且,书中的例子选取得非常经典,像背包问题、最长公共子序列、硬币找零等等,这些都是我在学习算法过程中经常遇到,但又常常感觉难以彻底掌握的难题。但通过这本书的讲解,我发现那些曾经让我头疼的难点,似乎都变得清晰明朗起来。我尤其欣赏作者在讲解每一种动态规划问题的套路时,都会深入剖析其背后的思考逻辑,让你不只是记住一个模板,而是真正理解为什么这样做,如何将这种思想应用到其他类似的问题上去。这是一种授人以渔的学习方式,让我感觉自己不仅仅是在阅读一本技术书籍,更是在进行一次思维的升级。

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说实话,我拿到《动态规划》这本书时,内心是既兴奋又忐忑的。动态规划这个概念,在我的学习生涯中可以说是如雷贯耳,但真正要深入理解并熟练运用,总觉得隔着一层窗户纸。这本书的出现,就像是为我推开的那扇窗。它的内容组织非常巧妙,从最基础的斐波那契数列和爬楼梯问题入手,用最直观的方式展现了动态规划的思想雏形。我特别喜欢它在介绍“备忘录法”和“递推法”时的对比讲解,清晰地展示了两种思路的联系与区别,以及它们各自的优劣。更让我惊喜的是,书中不仅仅局限于理论的阐述,而是大量引用了实际的编程案例。每一个案例都经过精心设计,能够层层递进地展示动态规划的应用。例如,在讲解“最长递增子序列”时,作者并没有直接给出O(n^2)的DP解法,而是先从O(n^2)的朴素解法开始,然后引导读者思考如何优化,最终引出O(n log n)的贪心+二分查找的解法。这种由浅入深、由易到难的讲解方式,极大地提升了我的学习效率和学习兴趣。我发现,这本书的语言风格也非常吸引人,不是那种枯燥乏味的学术论文体,而是充满了作者个人的思考和体会,读起来感觉很亲切,就像在和一位经验丰富的老师交流。而且,书中还提供了一些“进阶挑战”,让我能够巩固所学,并将知识转化为解决实际问题的能力。总而言之,这本书为我系统地学习和掌握动态规划提供了一个绝佳的平台,让我从一个“只知其名”的学习者,逐渐成长为一个能够“理解其精髓”的应用者。

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《动态规划》这本书,绝对是我近几年读过的算法类书籍中最具影响力的一本。它所提供的不仅仅是知识,更是一种解决问题的“道”与“术”。从我拿到它的那一刻起,就被其严谨的结构和丰富的案例深深吸引。作者的叙述风格非常独特,他善于用一种“抽丝剥茧”的方式来解析复杂的动态规划问题。例如,在讲解“编辑距离”时,他并没有一开始就给出那个经典的二维DP表格,而是先从最简单的字符串比对开始,逐步引入插入、删除、替换三种操作,然后巧妙地将这些操作的代价与子问题的解关联起来,最终构建出完整的DP方程。这种由小见大、循序渐进的教学方法,让我受益匪浅。我尤其喜欢书中对于“状态转移方程”的推导过程的详细描述,作者会一步步地告诉你,如何从问题的定义出发,找出最优子结构,然后建立状态之间的联系。这不仅仅是记忆公式,更是理解公式背后的逻辑。书中的代码实现也非常清晰,并且提供了多种语言的版本,让我能够根据自己的喜好选择学习。而且,作者还专门辟出一章来讨论动态规划在不同领域的应用,比如图论中的最短路径问题、区间调度问题等等,这极大地拓展了我的视野,让我看到了动态规划的强大生命力。在我看来,这本书不仅仅是一本技术手册,更是一本人生的“算法指南”,教会我如何将复杂的问题分解,找到最优的解决路径。

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我一直对算法领域充满了好奇,尤其是在解决复杂问题时,动态规划所展现出的那种优雅而高效的思维方式,总是让我着迷。《动态规划》这本书,可以说是为我提供了一个绝佳的学习平台。拿到这本书,我就被它严谨的结构和丰富的案例深深吸引。作者的讲解方式非常到位,他并没有一开始就抛出大量的数学公式,而是从最基础的概念入手,比如“最优子结构”和“重叠子问题”,然后通过一些生动形象的例子,来帮助读者理解这些抽象的概念。我尤其喜欢书中对于“状态表示”和“状态转移方程”的推导过程的详细阐述。作者会一步步地引导读者思考,如何根据问题的特点,选择合适的状态表示方法,以及如何根据状态之间的依赖关系,推导出状态转移方程。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式,让我在学习过程中感到非常轻松且富有成就感。而且,这本书的案例选择也非常经典且具有代表性,涵盖了从经典的“最长公共子序列”到更复杂的“字符串算法”中的应用。每一个案例都配有详细的解题思路和代码实现,让我能够边学边练,真正地掌握动态规划的技巧。这本书的语言风格也十分吸引人,作者的文字流畅而富有逻辑性,读起来既能学到知识,又是一种享受。

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《动态规划》这本书,可以说是我在算法学习领域里最珍贵的一本“宝藏”。在我接触算法的过程中,动态规划总是给我一种既熟悉又陌生的感觉,它像一位难以捉摸的朋友,时而让我茅塞顿开,时而又让我陷入沉思。这本书的出现,恰好填补了我在这方面的知识空白。作者的讲解方式非常系统且深入,他并没有直接抛出复杂的公式,而是从最基础的“递归”和“记忆化搜索”开始,逐步引导我们理解动态规划的核心思想。我特别欣赏作者在讲解每一个动态规划问题时,都会先分析问题的“最优子结构”和“重叠子问题”,然后基于这些特点,一步步地推导出“状态定义”和“状态转移方程”。这种由点到面、由抽象到具体的讲解方式,让我对动态规划的理解更加深刻。书中大量的代码实现,也为我提供了极大的帮助。作者提供的代码不仅逻辑清晰,而且注释详细,让我能够轻松地理解每一行代码的作用。我最喜欢的是,这本书的案例选择非常广泛,从经典的“斐波那契数列”到更复杂的“图算法”中的应用,都涵盖在内。这些案例的出现,让我看到了动态规划的强大威力,也激发了我将所学知识应用于解决实际问题的热情。

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我一直认为,要真正掌握一个算法,不仅仅是记住它的公式和实现,更重要的是理解它背后的思想精髓。《动态规划》这本书,在这方面做得非常出色。拿到这本书后,我并没有急于求成,而是按照作者的建议,从最基础的概念开始。作者对“状态”和“决策”的定义非常精准,并且通过一些贴近生活的例子,比如“爬楼梯”,来帮助我们理解这些抽象的概念。我最欣赏的是,这本书在讲解每一个动态规划问题时,都会深入剖析其“最优子结构”和“重叠子问题”的特点,让我们明白为什么动态规划是解决这类问题的最佳选择。而且,作者并没有止步于理论的讲解,而是提供了大量的实际编程练习。这些练习的难度循序渐进,从简单的“矩阵乘法最优路径”到复杂的“旅行商问题”,都经过精心设计,能够帮助我们巩固所学,并逐步提升解题能力。我尤其喜欢书中对于“备忘录法”和“递推法”的对比讲解,作者详细地阐述了这两种方法的原理、优缺点以及如何进行转化。这让我对动态规划的理解更加透彻,也能够根据具体问题选择最合适的实现方式。这本书的语言风格也很亲切,作者就像一位经验丰富的导师,用通俗易懂的语言,将复杂的算法娓娓道来。读完这本书,我感觉自己对动态规划的理解不再是“知其然”,而是“知其所以然”。

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当我第一次看到《动态规划》这本书的名字时,我就被它所吸引了。在我之前的学习过程中,动态规划的概念总是让我觉得有些抽象,难以真正掌握。这本书的出现,可以说是我在算法学习路上的一大福音。作者的讲解风格非常独特,他没有采用那种枯燥乏味的理论堆砌,而是用一种非常生动形象的方式来解释动态规划的思想。他首先从“分治”的思想讲起,然后逐步引入“最优子结构”和“重叠子问题”这两个核心概念,并将它们巧妙地结合起来,最终形成动态规划的完整框架。我尤其喜欢书中对于“状态”和“状态转移方程”的推导过程的详细阐述。作者会一步步地分析问题的内在规律,引导读者思考如何定义状态,以及如何根据状态之间的依赖关系,构建出状态转移方程。这让我不仅仅是记住了一个公式,而是真正理解了公式背后的逻辑。而且,书中提供了大量的实际编程案例,从经典的“背包问题”到复杂的“字符串匹配”,每一个案例都配有清晰的图解和代码实现,让我能够轻松地将理论知识应用到实践中。这本书的语言风格也十分亲切,读起来感觉就像在和一位经验丰富的老师交流,让我受益匪浅。

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当时找原版给大家印 结果一千多! 还是电子版吧 凑合了

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难,有话非要绕着说

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