V informatice se o problému říká, že má překrývající se podproblémy, pokud lze problém rozdělit na podproblémy, které jsou několikrát znovu použity, nebo rekurzivní algoritmus pro problém řeší stále stejný podproblém, místo aby vždy generoval nový dílčí problémy.
Jaké jsou optimální podstruktury a překrývající se podproblémy v dynamickém programování?
Problém má vlastnost optimální podstruktury, pokud lze dosáhnout optimálního řešení daného problému použitím optimálního řešení jeho podproblémů. Dynamické programování využívá této vlastnosti k nalezení řešení.
Co je překrývající se dílčí problém v dynamickém programování?
1) Překrývající se podproblémy:
Dynamické programování se využívá hlavně tehdy, když je potřeba znovu a znovu řešit stejné podproblémy. V dynamickém programování se vypočítaná řešení dílčích problémů ukládají do tabulky, takže je není nutné přepočítávat.
Jaký je rozdíl mezi optimální podstrukturou a překrývajícími se podproblémy?
Rozumím cílovému přístupu pro obě metody, kde Optimal Substructure počítá optimální řešení na základě vstupu n, zatímco Overlapping Subproblems cílí na všechna řešení pro rozsah vstupu, řekněme od 1 do n. Pro problém, jako je problém řezání tyčí.
Která z těchto technik využívá překrývání dílčích problémů?
Dynamické programování je technika pro řešení problémů s překrývajícími se dílčími problémy. Zde uložíme výsledek dílčího problému, který je jednou vyřešen, pro budoucí opětovné použití. Technika ukládání dílčích řešení problémů se nazývá memoizace.
