Iterable<T>接口和动态规划

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1 Iterable<T>接口

实现这个接口的对象被允许成为 "foreach" 语句的目标。

从代码上看，Iterable只是包装了一个Iterator<T> iterator()；但这样包装一下后，迭代器就变成可迭代的了。

1.5后，引入了foreach，collections都实现了Iterable<T>接口。如果是实现Iterator<T>，则对List list的遍历会是list.next()，这就需要在list内部维护一个位置指针，将这个指针放在抽象出的迭代器中，是合理的。

2 动态规划

动态规划的基本思想是将待求解的问题分解为若干个子问题，按顺序求解子问题。前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。

动态规划算法和分治法的基本思想比较类似，区别在于动态规划解决的问题可以分解为重叠子问题，而分治法则可以分解为独立的子问题。即动态规划是纵向分解，而分治法是横向分解。

动态规划算法的做法与一般的递归算法相反：一般来说，递归的计算方式是自顶向下；而动态规划则是自底向上。好处是，已经求解过的问题会保存，避免了重复计算。

由于动态规划是纵向切分，其适用条件比较严格，需要满足：

• 无后效性。未来与过去无关。父阶段的解不会受子阶段影响。从状态图上看，该条约束了一个无回路的状态图。该条件的物理意义在于，原问题可以纵向分解为多个子问题(阶段)。
• 最优化原理。一个最优化策略的子策略总是最优的。满足此条件，即可以把问题分解为若干个可能解及每个解对应的子问题。该条件的物理意义在于纵向分解的子问题，独立求得的解是最优解。(貌似说反了，待修正)

动态规划(Dynamic Programming)，这里的规划，是查表的意思。

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Iterable<T>接口和动态规划

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