Algorithm 动态规划练习的递推关系
我收到了一份动态规划作业,我需要帮助弄清楚递归关系。该问题类似于加权区间问题,但有一些附加限制:Algorithm 动态规划练习的递推关系,algorithm,language-agnostic,dynamic-programming,recurrence,Algorithm,Language Agnostic,Dynamic Programming,Recurrence,我收到了一份动态规划作业,我需要帮助弄清楚递归关系。该问题类似于加权区间问题,但有一些附加限制: 您将获得一系列N时段,每个时段的持续时间相同 每个时隙k,0这是一个很好的小问题。。。如果选择的最后一个插槽(最后一个范围的末尾)为i,并且在插槽0..i中选择了正好t个插槽,则将S(i,t)定义为可能的最大权重 DP决定要么将w[i]添加到S(i,t)中,要么不添加,因为要么选择了插槽i-1,要么没有选择。因此,我们: S(i, t) = max ( S(i-1, t-1) + w[i], S(
- 您将获得一系列
时段,每个时段的持续时间相同N
- 每个时隙
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0这是一个很好的小问题。。。如果选择的最后一个插槽(最后一个范围的末尾)为i,并且在插槽0..i中选择了正好t个插槽,则将S(i,t)定义为可能的最大权重 DP决定要么将w[i]添加到S(i,t)中,要么不添加,因为要么选择了插槽i-1,要么没有选择。因此,我们:
t-1>i无意义的情况。所以基本情况是S(i,1)=0表示0S(i, t) = max ( S(i-1, t-1) + w[i], S(j, t-1) for j = t-2..i-2 )
t = 1 2 3 4 ------------------ i = 0 | 0 1 | 0 9 2 | 0 1 10 3 | 0 1 9 11 4 | 0 7 9 16