În informatică, se spune că o problemă are subprobleme suprapuse dacă problema poate fi împărțită în subprobleme care sunt reutilizate de mai multe ori sau un algoritm recursiv pentru problemă rezolvă aceeași subproblemă de mai multe ori, în loc să genereze întotdeauna noi subprobleme.
Care sunt substructura optimă și subproblemele de suprapunere în programarea dinamică?
O problemă are o proprietate de substructură optimă dacă se poate obține o soluție optimă a problemei date folosind soluția optimă a subproblemelor sale. Programarea dinamică profită de această proprietate pentru a găsi o soluție.
Ce este subproblema de suprapunere în programarea dinamică?
1) Subprobleme suprapuse:
Programarea dinamică este folosită în principal atunci când sunt necesare din nou și din nou soluții pentru aceleași subprobleme. În programarea dinamică, soluțiile calculate pentru subprobleme sunt stocate într-un tabel, astfel încât acestea să nu fie recalculate.
Care este diferența dintre substructura optimă și subproblemele de suprapunere?
Înțeleg abordarea țintă pentru ambele metode în care Optimal Substructure calculează soluția optimă pe baza unei intrări n, în timp ce Subproblems de suprapunere vizează toate soluțiile pentru intervalul de intrare, de exemplu, de la 1 la n. Pentru o problemă precum problema tăierii tijei.
Care dintre aceste tehnici folosește suprapunerea subproblemelor?
Programarea dinamică este o tehnică de rezolvare a problemelor cu subprobleme suprapuse. În aceasta, stocăm rezultatul sub-problemei care este rezolvată o dată pentru reutilizare ulterioară. Tehnica de stocare a soluțiilor de sub-problemă se numește memorare.
