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进行算法设计的时候，时常有这样的体会：如果已经知道一道题目可以用动态规划求解，那么很容易找到相应的动态规划算法并实现；动态规划算法的难度不在于实现，而在于分析和设计—— 首先你得知道这道题目需要用动态规划来求解。本文，我们主要在分析动态规划在算法分析设计和实现中的应用，讲解动态规划的原理、设计和实现。在很多情况下，可能我们能直观地想到动态规划的算法；但是有些情况下动态规划算法却比较隐蔽，难以发现。本文，主要为你解答这个最大的疑惑：什么类型的问题可以使用动态规划算法？应该如何设计动态规划算法？
动态规划第一讲——缓存与动态规划
一、缓存与动态规划
例一：有一段楼梯有10级台阶，规定每一步只能跨一级或两级，要登上第10级台阶有几种不同的走法?
分析：很显然，这道题的对应的数学表达式是F(n)=F(n-1) + F(n-2);其中F(1)=1, F(2)=2。很自然的状况是，采用递归函数来求解：
如果我们计算F(10), 先需要计算F(9) F(8); 但是我们计算F(9)的时候，又需要计算F(8)，很明显，F(8)被计算了多次，存在重复计算；同理F(3)被重复计算的次数就更多了。算法分析与设计的核心在于 根据题目特点，减少重复计算。 在不改变算法结构的情况下，我们可以做如下改进：
这是一种递归形似的写法，进一步，我们可以将递归去掉：
当然，我们还可以进一步精简，仅仅用两个变量来保存前两次的计算结果; 这个算法留待读者自己去实现
有n个重量和价值分别为vector<int> weight, vector<int> value的物品；背包最大负重为W，求能用背包装下的物品的最大价值？
输入：n =4
weight=2, 1, 3, 2
value =3, 2, 4, 2
W=5
输出=7
思考一：我们可以采用穷举法，列出n个物品的所有组合形式，从中选取符合条件的最大价值：
采用穷举法，必然需要能够举出所有状态，不重不漏；而如何穷举，方法多种多样,我们的任务是要穷举有n个元素组成的所有子集。而穷举的方法主要有两种—— 递增式（举出1～100之内的所有数字， 从1到100）；和分治式的穷举（例如举出n个元素的集合，包含两种—— 含有元素a和不含元素a的）。于是，我们基于穷举法得到背包问题的第一种算法—— 递归与分治。
调用res(0, W), 即可得到结果. 时间复杂度O(2^n)；我们来分析一下递归调用的情况。
为了偷懒，最后一行没有画出来，但是注意红色的部分，我们会发现(3, 2)这个子问题被计算了两次，很显然，如果问题规模足够大，数据足够多样，这种重复计算导致的时间耗费将更多。
改进：采用递归加缓存的策略
此时，时间复杂度是O(nW); 代码就省略不写了。
思考二：上文中的记忆化搜索，如果可以将递归变为循环，这就是动态规划，对应的数学表达式如下：
思考三：递归形式的多样化
我们刚才的递归计算，在i这个维度是逆向的，同样我们可以采用正向的DP。规定dp[i][j]表示前i号物品中能选出重量在j之内的最大价值，则有递推式
dp[i][j] = max(dp[i-1][j] , dp[i-1][j-w[i]] + v[i]);
思考四：我们是如何想到递归算法的？
也许，DP算法的难度不在于告诉你这个题目需要用DP求解，然后让你来实现算法。而在于你首先得意识到这道题目需要用递归求解,这里我们通过分析上面的思考步骤来总结DP算法的典型特征：
1>DP算法起源于DC—— 一个问题的解，可以先分解为求解一系列子问题的解，同时包含重叠子问题：于是，我们得到DP算法的第一个黄金准则：某个问题具有独立而重叠的子问题；子问题不独立，没法进行分治；子问题不重叠，没有进行DP的必要，直接用普通的分治法就可以了。
2>DP算法黄金准则2： 最优子问题—— 子问题的最优解可以推出原问题的最优解。
我们还是来看上面的那个决策树，很明显，DP的本质就在于缓存。我们寻找DP结果的时候，往往是需要遍历这个树，从中找出最优解。但是有些情况下，我们需要寻找的不是最优解，而是可行解，这个时候往往使用DFS或者循环更为有效，后面，我们会给出例子。此时，我们仅仅需要记得，动态规划的第二个条件—— 最优子问题。
所以算法的设计思路不在于一下子就想到了某个问题可以使用DP算法，而在于先看能不能用穷举法，如果可以用问题可以分解，分治法+穷举可以解决；如果问题包含重叠字问题，并且是求解最优解，那么此时用动态规划。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/forcheryl/p/3986817.html
