動態規劃演算法祕籍
本文來自通俗易懂演算法入門書《趣學演算法》。
動態規劃是1957年理查德·貝爾曼在《Dynamic Programming》一書中提出來的，八卦一下，這個人可能有同學不知道，但他的一個演算法你可能聽說過，他和萊斯特·福特一起提出了求解最短路徑的Bellman-Ford 演算法，該演算法解決了Dijkstra演算法不能處理負權值邊的問題。
Dynamic Programming，這裡的Programming不是程式設計的意思，而是指一種表格處理法。我們把每一步得到的子問題結果儲存在表格裡，每次遇到該子問題時不需要再求解一遍，只需要查詢表格即可。
4.1.1 演算法思想
動態規劃也是一種分治思想，但與分治演算法不同的是，分治演算法是把原問題分解為若干子問題，自頂向下，求解各子問題，合併子問題的解從而得到原問題的解。動態規劃也是把原問題分解為若干子問題，然後自底向上，先求解最小的子問題，把結果儲存在表格中，在求解大的子問題時，直接從表格中查詢小的子問題的解，避免重複計算，從而提高演算法效率。
4.1.2 演算法要素
什麼問題可以使用動態規劃呢？我們首先要分析問題是否具有以下兩個性質：
（1） 最優子結構
最優子結構性質是指問題的最優解包含其子問題的最優解。最優子結構是使用動態規劃的最基本條件，如果不具有最優子結構性質就不可以使用動態規劃解決。
（2） 子問題重疊
子問題重疊是指在求解子問題的過程中，有大量的子問題是重複的，那麼只需要求解一次，然後把結果儲存在表中，以後使用時可以直接查詢，不需要再次求解。子問題重疊不是使用動態規劃的必要條件，但問題存在子問題重疊更能夠充分彰顯動態規劃的優勢。
什麼問題可以使用動態規劃呢？我們首先要分析問題是否具有以下兩個性質：
（1） 最優子結構
最優子結構性質是指問題的最優解包含其子問題的最優解。最優子結構是使用動態規劃的最基本條件，如果不具有最優子結構性質就不可以使用動態規劃解決。
（2） 子問題重疊
子問題重疊是指在求解子問題的過程中，有大量的子問題是重複的，那麼只需要求解一次，然後把結果儲存在表中，以後使用時可以直接查詢，不需要再次求解。子問題重疊不是使用動態規劃的必要條件，但問題存在子問題重疊更能夠充分彰顯動態規劃的優勢。
4.1.1 解題祕籍
遇到一個實際問題，如何採用動態規劃來解決呢？
（1） 分析最優解的結構特徵。
（2） 建立最優值的遞迴式。
（3） 自底向上計算最優值，並記錄。
（4） 構造最優解。
本章通過8個例項，講解了動態規劃的解題過程。動態規劃求解最優化問題時需要考慮兩個性質：最優子結構和子問題重疊，只要滿足最優子結構性質就可以使用動態規劃，如果還具有子問題重疊，則更能彰顯動態規劃的優勢。判斷可以使用動態規劃後，就可以分析其最優子結構特徵，找到原問題和子問題的關係，從而得到最優解遞迴式。然後按照最優解遞迴式自底向上求解，採用備忘機制(查表法)有效解決子問題重疊，重複的子問題不需要重複求解，只需查表即可。
動態規劃的關鍵：
(1)最優子結構判定
a. 作出一個選擇；
b. 假定已經知道了哪種選擇是最優的；
例如矩陣連乘問題，我們假設已經知道在第k個矩陣加括號是最優的，即(AiAi+1…Ak)(Ak+1Ak+2…Aj)。
c. 最優選擇後會產生哪些子問題；
例如矩陣連乘問題，我們作出最優選擇後產生兩個子問題：(AiAi+1…Ak)，(Ak+1Ak+2…Aj)。
d. 證明原問題的最優解包含其子問題的最優解。
通常使用“剪下—貼上”反證法。證明如果原問題的解是最優解，那麼子問題的解也是最優解。反證：假定子問題的解不是最優解，那麼就可以將它“剪下”掉，把最優解“貼上”進去，從而得到一個比原問題最優解更優的解，這與前提原問題的解是最優解矛盾。得證。
例如：矩陣連乘問題，c=a+b+d，我們只需要證明如果c是最優的，則a和b一定是最優的（即原問題的最優解包含子問題的最優解）。
反證法：如果a不是最優的，(AiAi+1…Ak) 存在一個最優解aˊ，aˊ<a，那麼，aˊ+b+d<c，這與假設c是最優的矛盾，因此如果c是最優的，則a一定是最優的。同理可證b也是最優的。因此如果c是最優的，則a和b一定是最優的。因此，矩陣連乘問題具有最優子結構性質。
(2)如何得到最優解遞迴式
a.分析原問題最優解和子問題最優解的關係；
例如矩陣連乘問題，我們假設已經知道在第k個矩陣加括號是最優的，即(AiAi+1…Ak)(Ak+1Ak+2…Aj)。作出最優選擇後產生兩個子問題：(AiAi+1…Ak)，(Ak+1Ak+2…Aj)。如果我們用m[i][j]表示AiAi+1…Aj矩陣連乘的最優解，那麼兩個子問題：(AiAi+1…Ak)，(Ak+1Ak+2…Aj)對應的最優解分別是m[i][k]，m[k+1][j]。剩下的只需要考察(AiAi+1…Ak)和(Ak+1Ak+2…Aj)的結果矩陣相乘的乘法次數了。兩個結果矩陣相乘的乘法次數是pi*pk+1*qj。
因此，原問題最優解和子問題最優解的關係：m[i][j]= m[i][k]+m[k+1][j]+ pi*pk+1*qj
b.考察有多少種選擇；
實質上，我們並不知道哪種選擇是最優的，因此就需要考察有多少種選擇，然後從這些選擇中找到最優解。
例如矩陣連乘問題，加括號的位置k(AiAi+1…Ak)(Ak+1Ak+2…Aj)，k的取值範圍是{i，i+1，…，j-1}，即i≤k<j，那麼我們考察每一種選擇，找到最優值。
c.得到最優解遞迴式。
例如矩陣連乘問題，m[i][j]表示AiAi+1…Aj矩陣連乘的最優解，根據最優解和子問題最優解的關係，並考察所有的選擇，找到最小值就是我們要的最優解。