Inom datavetenskap sägs ett problem ha överlappande delproblem om problemet kan delas upp i delproblem som återanvänds flera gånger eller om en rekursiv algoritm för problemet löser samma delproblem om och om igen istället för att alltid generera nya underproblem.
Vad är optimal understruktur och överlappande delproblem i dynamisk programmering?
Ett problem har en optimal understrukturegenskap om en optimal lösning av det givna problemet kan erhållas genom att använda den optimala lösningen av dess delproblem. Dynamisk programmering utnyttjar den här egenskapen för att hitta en lösning.
Vad är överlappande delproblem i dynamisk programmering?
1) Överlappande delproblem:
Dynamisk programmering används huvudsakligen när lösningar av samma delproblem behövs om och om igen. I dynamisk programmering lagras beräknade lösningar på delproblem i en tabell så att dessa inte behöver räknas om.
Vad är skillnaden mellan optimal understruktur och överlappande delproblem?
Jag förstår målmetoden för båda metoderna där Optimal Substructure beräknar den optimala lösningen baserat på en indata n medan Overlapping Subproblems riktar in sig på alla lösningar för indataområdet, säg från 1 till n. För ett problem som stångskärningsproblemet.
Vilken av dessa tekniker använder överlappning av delproblem?
Dynamisk programmering är en teknik för att lösa problem med överlappande delproblem. I denna lagrar vi resultatet av delproblemet som är löst en gång för framtida återanvändning. Tekniken att lagra delproblemlösningar kallas memoization.
