DP只对递归问题有帮助吗？
DP（Dynamic Programming）是一种解决问题的算法思想，它不仅对递归问题有帮助，也适用于其他类型的问题。
DP通过将问题划分为子问题，并将子问题的解存储起来，以避免重复计算，从而提高算法的效率。递归问题通常可以通过DP来解决，因为递归问题具有重叠子问题的特点，可以使用DP的记忆化搜索或自底向上的动态规划方法来优化。
除了递归问题，DP还可以应用于许多其他类型的问题，如最短路径问题、最长公共子序列问题、背包问题、图论问题等。DP可以通过定义状态转移方程和初始条件来解决这些问题，通过自底向上的方式逐步计算出最优解。
在云计算领域，DP可以应用于优化资源分配、任务调度、网络流量管理等问题。例如，在云原生应用开发中，可以使用DP来优化容器的调度和资源分配，以提高应用的性能和可靠性。
对于DP相关的腾讯云产品，推荐使用腾讯云函数（SCF）和腾讯云容器服务（TKE）来实现DP算法的部署和管理。腾讯云函数提供了无服务器的计算服务，可以根据实际需求自动扩缩容，灵活高效；腾讯云容器服务提供了容器化的部署环境，可以方便地管理和调度容器，提供高可用性和弹性扩展能力。
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我是数据结构和算法的新手，想知道贪婪方法和动态编程(DP)方法。经过长时间的努力，我似乎掌握了解决DP问题的一步一步的方法。然而，我似乎误解了需要贪婪地处理DP问题的问题。根据定义，贪婪方法意味着我们在每一步都选择最好的解决方案，而DP有重叠子问题。
我困惑的根源是，我首先递归地解决DP问题，然后寻找重叠的子问题，并使用memoisation来改进解决方案。我的<
浏览 7提问于2021-01-01得票数 0
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我理解为什么DP比简单递归更有效。int DP[10000]; //initalized by 0
if (DP[num] != 0) return DP[num];我
浏览 5提问于2017-01-29得票数 2
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这应该很容易，但谷歌搜索，甚至使用其他项目的类似代码，并不能帮助我摆脱困境。目标：当前代码可以工作，但只对它找到的第一个文件起作用，只是一次又一次地重复，永远不要掉到另一个文件所在的下一个文件夹中。我可以有5行单独的代码，但我更喜欢一个高效的、不那么杂乱的脚本。
我肯定我错过了一些显而易见的东西，所以任何能指出或帮助的人都会有很大的<e
浏览 6提问于2017-03-06得票数 1
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我有下面的递归: T(n) = 2*T(n/4) + T(n/2) +n，我需要知道确切的方程，我知道主定理对我没有帮助，而且迭代似乎是错误的……
请告诉我这样的递归一般是怎么做的。提前谢谢。我需要了解如何解决这些问题。
浏览 4提问于2011-11-05得票数 4
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我需要找到所有字符串"5dp“，并将它们替换为"(5*0.83)dp"，舍入为整数。数字5可以是任意数字，括号中的表达式实际上是执行的。
例如：31dp应该变成25dp。我需要递归搜索目录和子目录中的所有文件。有什么帮助吗？
浏览 0提问于2015-09-10得票数 2
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我在AtCoder上得到了一个错误的答案，使用递归的Lambda返回void，如下所示。int dfs = y_combinator( dp[cu][0] = dp[cu][1]= pa){ dp[cu][0] *= (dp[to][0] + dp[to][1]);
dp
浏览 5提问于2022-04-19得票数 1
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问题有一个简单的递归解决方案。我使用了一种类似于背包的方法，将问题划分为包含当前元素，而其他元素则忽略它。curr + a[0] : curr; return dp[key]; dp<
浏览 1提问于2015-01-27得票数 0
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在我看来，我的问题很基本。然而，我没有找到关于这方面的信息，也没有找到如何做到这一点的信息。有人能帮上忙吗？感谢四位的时间和帮助。
浏览 1提问于2013-01-25得票数 0
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在考虑递归实现之前，我设法用动态规划解决了最大子数组问题，但是，由于我很难处理更复杂的动态规划问题，所以我决定研究基本原理，比如看到我正在实现的递归解决方案，然后将其转换为动态解决方案。dp[0] = Math.max(0, arr[0]);{
浏览 0提问于2019-09-02得票数 0
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def minPathSum_dp(grid): if (i, j) in dp:[(i, j)] = min(path1, path2) return dfs= len(grid[i])-1:
dp[(i, j)] = grid[i][j] + dfs(i+1,
浏览 6提问于2022-08-06得票数 2
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我有一个像这样的二维数组 grid = [[1, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0]def minTotalDistance(grid):
def dfs(i, j, dp, val)
浏览 31提问于2020-12-24得票数 0
recur(ns, 0, sum, dp);
// ind guard}
我可以使用背包(选择这个元素与否)+递归。我试图在下面的问题中应用相同的方法(背包+递归</
浏览 0提问于2021-03-16得票数 0
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我正试图解决这个问题:。以下是我到目前为止所做的工作:我为给定的问题设计了一个递归，并使用回忆录来使解决方案被接受。dp[l][r];我试图用自下而上的动态规划来解决这个问题，但是我想不出这种方法，这发生在我正在解决的大多数动态规划问题中，我能够设计递归，但是在构建迭代
浏览 0提问于2016-09-29得票数 3
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递归还是DP？
、、、
解决这类问题的方法显然有两种。递归或DP。问题:您如何权衡这两种方法？
我的解决方案是: DP更难，但它消耗的内存更少。在递归中，您必须多次递归地调用函数，这将引入functional。
浏览 2提问于2017-08-31得票数 0
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我设法分别为每一端使用两个递归调用来解决这个问题： function solve(cards, i, j, sum, x) if (i > j)
return sum;
浏览 37提问于2021-08-10得票数 1
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