In rekenaarwetenskap word gesê dat 'n probleem oorvleuelende subprobleme het as die probleem opgebreek kan word in subprobleme wat verskeie kere hergebruik word of 'n rekursiewe algoritme vir die probleem los dieselfde subprobleem oor en oor op eerder as om altyd nuwe subprobleme.
Wat is optimale onderbou en oorvleuelende subprobleme in dinamiese programmering?
'n Probleem het 'n optimale onderbou-eienskap as 'n optimale oplossing van die gegewe probleem verkry kan word deur die optimale oplossing van sy subprobleme te gebruik. Dinamiese programmering maak gebruik van hierdie eiendom om 'n oplossing te vind.
Wat is oorvleuelende Subprobleem in dinamiese programmering?
1) Oorvleuelende subprobleme:
Dynamiese programmering word hoofsaaklik gebruik wanneer oplossings van dieselfde subprobleme telkens nodig is. In dinamiese programmering word berekende oplossings vir subprobleme in 'n tabel gestoor sodat dit nie herbereken hoef te word nie.
Wat is die verskil tussen optimale onderbou en oorvleuelende subprobleme?
Ek verstaan die teikenbenadering vir beide die metodes waar Optimale Substruktuur die optimale oplossing bereken op grond van 'n inset n terwyl Oorvleuelende Subprobleme al die oplossings vir die reeks insette teiken, sê van 1 tot n. Vir 'n probleem soos die staafsnyprobleem.
Watter van hierdie tegnieke gebruik oorvleueling van subprobleme?
Dynamiese programmering is 'n tegniek om probleme met oorvleuelende subprobleme op te los. Hierin stoor ons die resultaat van die subprobleem wat een keer opgelos is vir toekomstige hergebruik. Die tegniek om subprobleemoplossings te stoor, word memorisering genoem.
