კომპიუტერულ მეცნიერებაში ამბობენ, რომ პრობლემას აქვს ქვეპრობლემების გადაფარვა, თუ პრობლემა შეიძლება დაიყოს ქვეპრობლემებად, რომლებიც ხელახლა გამოიყენება რამდენჯერმე, ან პრობლემის რეკურსიული ალგორითმი წყვეტს ერთსა და იმავე ქვეპრობლემას მუდმივად და არა ყოველთვის ახლის გენერირებას. ქვეპრობლემები.
რა არის ოპტიმალური სუბსტრუქტურა და გადაფარვის ქვეპრობლემები დინამიურ პროგრამირებაში?
პრობლემას აქვს ოპტიმალური ქვესტრუქტურის თვისება, თუ მოცემული ამოცანის ოპტიმალური ამოხსნის მიღება შესაძლებელია მისი ქვეპრობლემების ოპტიმალური ამოხსნის გამოყენებით. დინამიური პროგრამირება იყენებს ამ თვისებას გამოსავლის მოსაძებნად.
რა არის გადაფარვის ქვეპრობლემა დინამიურ პროგრამირებაში?
1) გადაფარვის ქვეპრობლემები:
დინამიური პროგრამირება გამოიყენება ძირითადად, როდესაც საჭიროა იგივე ქვეპრობლემების გადაწყვეტა ისევ და ისევ. დინამიურ პროგრამირებაში, ქვეპრობლემების გამოთვლილი გადაწყვეტილებები ინახება ცხრილში ისე, რომ მათი ხელახლა გამოთვლა არ არის საჭირო.
რა განსხვავებაა ოპტიმალურ ქვესტრუქტურასა და გადაფარვის ქვეპრობლემებს შორის?
მე მესმის სამიზნე მიდგომა ორივე მეთოდისთვის, სადაც Optimal Substructure ითვლის ოპტიმალურ გადაწყვეტას შეყვანის n-ზე დაყრდნობით, ხოლო გადახურვის ქვეპრობლემები მიზნად ისახავს ყველა გადაწყვეტას შეყვანის დიაპაზონისთვის, მაგალითად, 1-დან n-მდე.ისეთი პრობლემისთვის, როგორიცაა ღეროების ჭრის პრობლემა.
ამ ტექნიკადან რომელი იყენებს ქვეპრობლემების გადაფარვას?
დინამიური პროგრამირება არის ტექნიკა გადახურვის ქვეპრობლემების პრობლემების გადასაჭრელად. ამაში ჩვენ ვინახავთ ქვეპრობლემის შედეგს, რომელიც ერთხელ მოგვარებულია სამომავლო ხელახალი გამოყენებისთვის. ქვეპრობლემის გადაწყვეტილებების შენახვის ტექნიკას ეწოდება დამახსოვრება.
