动态规划原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:西安交通大学

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页数:0

译者:

出版时间:1988年1月

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isbn号码:9787560500294

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• 算法
• 动态规划
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• 数据结构
• 离散数学

动态规划原理及应用 这是一本探索优化算法核心秘密的精要指南，它将带您领略一套强大而优雅的解决复杂问题的方法论。 在信息爆炸、数据呈指数级增长的时代，我们无时无刻不面临着海量的选择和需要最优化的决策。无论是金融投资组合的构建，物流运输路线的规划，还是生物序列的比对，亦或是机器学习模型的训练，其背后都潜藏着寻求最佳解决方案的挑战。而“动态规划”（Dynamic Programming, DP）正是解决这类问题的一大利器，它以其精巧的设计和高效的执行，在计算机科学、运筹学、经济学乃至生物学等众多领域都扮演着至关重要的角色。 本书并非仅仅是对动态规划概念的枯燥罗列，而是深入浅出地剖析了这一强大算法范式的核心思想、基本原理以及在实际应用中的落地技巧。我们将从最基础的“最优子结构”和“重叠子问题”这两个动态规划的基石出发，逐步构建起理解和运用这一方法的完整框架。 核心原理的深度剖析： 最优子结构： 我们将详细阐述如何识别一个问题是否具备最优子结构。这意味着，问题的整体最优解能够由其子问题的最优解组合而成。通过一系列经典的例子，例如最短路径问题、背包问题，您将清晰地理解这一概念的含义，并学会如何将其应用到您遇到的实际问题中。 重叠子问题： 动态规划之所以高效，很大程度上归功于它能够避免重复计算。本书将深入分析“重叠子问题”的现象，并介绍如何通过“记忆化搜索”（Top-Down DP）或“递推”（Bottom-Up DP）的方式，将计算结果存储起来，从而大大提升算法的效率。我们将展示如何巧妙地构建状态转移方程，用以记录和复用中间结果。 两种实现方式的详尽解读： 自顶向下（记忆化搜索）： 您将学习如何通过递归的方式定义问题，并利用一个数据结构（如哈希表或数组）来存储已计算过的子问题的解。这种方法在概念上更直观，尤其适合于那些状态空间复杂但实际需要计算的状态数量相对较少的问题。本书将通过代码示例，清晰地展示记忆化搜索的实现流程。 自底向上（递推）： 这种方法则从最小的子问题开始，逐步计算并存储结果，直到解决整个问题。我们将深入探讨如何设计状态转移表，并遵循特定的计算顺序来填充它。递推方法通常在空间和时间效率上更为可控，并且更易于理解其迭代过程。 应用场景的广泛探索： 动态规划的应用范围之广，几乎涵盖了所有需要优化决策的领域。本书将精选一系列具有代表性的应用案例，并进行深入的讲解： 经典算法问题： 背包问题（0/1背包、完全背包、多重背包）： 学习如何在一个有限的容量限制下，选择物品以最大化总价值。 最长公共子序列/子串： 探索如何在两个序列中找到最长的共同部分。 硬币找零问题： 解决如何用最少数量的硬币组成给定金额。 矩阵链乘法： 学习如何确定计算一系列矩阵乘积的最佳顺序，以最小化乘法次数。 旅行商问题（近似解）： 尽管旅行商问题是NP-hard问题，但动态规划可以用于寻找其近似最优解，本书将触及相关思想。 图论应用： 最短路径（如Floyd-Warshall算法）： 学习如何计算图中所有顶点对之间的最短路径。 字符串处理： 编辑距离： 探讨如何计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑次数（插入、删除、替换）。 概率与统计： 马尔可夫决策过程（MDP）中的策略评估与优化： 了解动态规划在强化学习和决策科学中的基础作用。 组合优化： 调度问题、资源分配等： 展示动态规划如何用于解决复杂的组合优化难题。 学习方法与解题技巧： 本书不仅仅提供算法的描述，更注重培养读者的解题能力。我们将分享一套系统性的学习方法： 识别问题特征： 帮助您训练识别问题是否适合使用动态规划的思维模式。 定义状态： 学习如何清晰地定义问题的状态，这是动态规划成功的关键。 设计状态转移方程： 掌握如何从子问题的解推导出大问题的解。 确定边界条件： 理解如何正确设置递归的终止条件或递推的初始值。 分析时间和空间复杂度： 学习如何评估动态规划算法的效率。 谁适合阅读本书？ 本书适合于所有对算法优化感兴趣的读者，包括但不限于： 计算机科学专业的学生： 深入理解算法原理，为进一步学习打下坚实基础。 软件工程师： 提升解决实际编程问题的能力，优化算法性能。 数据科学家和机器学习工程师： 掌握用于模型优化和特征选择的关键技术。 对算法思维感兴趣的爱好者： 领略数学与计算机科学相结合的魅力。 本书的价值： 阅读本书，您将不仅仅是学习一套算法，更是掌握一种解决复杂问题的思维方式。动态规划的逻辑严谨、思路清晰，能够帮助您化繁为简，从看似无序的众多可能性中找到最优路径。它将赋予您分析问题、设计解决方案的强大能力，让您在面对层出不穷的技术挑战时，能够游刃有余，找到那条通往最优解的“规划”之路。 让我们一起，用动态规划的智慧，解锁算法世界的无限可能。

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读完这本书，我最大的感受是，原来那些看似棘手的优化问题，背后往往隐藏着如此清晰而优美的数学逻辑。作者在讲解动态规划的原理时，循序渐进，从最简单的例子开始，比如经典的爬楼梯问题，让我很快就抓住了核心思想——将大问题分解成一系列可管理的小问题，并通过存储中间结果来避免重复计算。书中对“状态”的定义和“转移方程”的推导过程讲解得非常透彻，配合着清晰的图示，让我对“最优子结构”和“重叠子问题”有了深刻的理解。我尤其喜欢书中针对不同应用场景设计的案例分析，比如旅行商问题、背包问题等，作者不仅给出了动态规划的解法，还详细分析了算法的时间和空间复杂度，以及与其他算法的比较。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”。这本书的语言风格非常严谨，但又不失可读性，即使是对算法不甚熟悉的读者，也能从中受益。它更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导你理解每一个细节，让你在掌握知识的同时，也能体会到算法之美。

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这本书的封面设计相当吸引人，那种深邃的蓝色背景配上金色字体，透露出一种严谨而又充满智慧的气息。我最初是被这个名字吸引的，"动态规划原理及应用"，听起来就像是打开了一扇通往解决复杂问题大门的新钥匙。我一直对那些能够系统性地分解复杂难题的方法论非常感兴趣，无论是工作中遇到的优化问题，还是在算法竞赛中遇到的挑战，都让我觉得需要一种更深刻的理解。我希望这本书能像一个经验丰富的向导，带领我一步步探索动态规划的奥秘，从最基础的概念入手，比如最优子结构、重叠子问题这些我隐约听说过的关键词，到如何巧妙地设计状态转移方程。我特别期待书中能够提供大量的实例，最好是覆盖到不同领域，比如图论、字符串处理、甚至是一些更贴近实际应用的场景，比如生产调度或者资源分配。如果能有代码实现或者伪代码演示，那就更完美了，这样我才能更直观地理解算法的落地过程。总之，我非常期待这本书能帮助我构建起一套扎实的动态规划知识体系，让我面对问题时不再感到迷茫，而是能自信地运用这种强大的工具。

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我一直以来对计算机科学领域的一些基础理论性书籍抱有很高的期望，希望能借此系统地梳理和加深对核心概念的理解。这本书的名字就非常契合我的需求，"动态规划原理及应用"——这个标题本身就暗示了它会深入剖析其核心原理，并且会结合实际的运用场景进行讲解，这正是我所追求的。我希望它能从最基础的定义出发，如如何识别一个问题是否适合使用动态规划，其核心的“最优子结构”和“重叠子问题”究竟是如何体现的。我也期待书中能够详细阐述不同类型的动态规划问题，例如一维DP、二维DP，甚至是更复杂的、涉及状态压缩或者矩阵优化的DP。当然，理论的讲解离不开实际的应用，我希望能看到各种经典且有代表性的应用案例，从图论算法到字符串匹配，再到一些更具挑战性的组合优化问题。如果书中能够提供不同难度等级的练习题，并附带详细的解答思路，那么它将成为我学习和巩固动态规划知识的绝佳伴侣。

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对于我这样的从业者来说，能够有一本既能巩固基础理论，又能提供实际应用指导的书籍至关重要。这本书的名字——《动态规划原理及应用》——在我看来，恰好填补了我的一个知识盲区。我常常在工作中遇到需要优化决策和资源分配的场景，而动态规划正是解决这类问题的有力工具。我期待这本书能够系统地梳理动态规划的核心思想，例如如何准确地定义状态，如何有效地构建状态转移方程，以及如何处理边界条件。更重要的是，我希望书中能够提供大量与实际工作场景高度相关的应用案例，例如在项目管理中的进度优化、在金融领域中的投资组合选择，甚至是更复杂的供应链管理问题。如果书中还能探讨动态规划在与其他算法（如贪心算法、回溯法）结合使用时的优势与局限性，或者介绍一些高级的动态规划技巧，如记忆化搜索、状态压缩等，那将是对我非常有价值的补充。

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这本书给我的第一印象是，它提供了一种非常系统化和结构化的学习路径。从书名来看，“动态规划原理及应用”，清晰地表明了它将从理论基础出发，然后延伸到实际的运用。我尤其看重它对“原理”的深入剖析，希望它能清晰地解释动态规划的三个基本要素：最优子结构、重叠子问题以及状态定义。我渴望看到作者是如何通过一系列循序渐进的例子，将抽象的概念具象化，让我能够真正理解“状态转移”背后的逻辑。同时，我对“应用”部分充满了期待，希望书中能够涵盖广泛的领域，比如算法竞赛中的经典题目，以及在实际工程项目中可能遇到的问题，如路径规划、背包问题、区间调度等。如果书中能提供不同复杂度的案例，并详细讲解解题思路和实现细节，甚至是对不同算法进行性能上的对比分析，那将大大提升这本书的学习价值，让我能够更灵活地运用动态规划来解决各种挑战。

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图书馆借的。

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