動的計画法
動的計画法(Dynamic Programing)は、国内予選レベルではおそらく知らなくてもだいじょーぶです。しかし、４問以上を目指しているのなら、おさえておいた方がいいかもしれません。 というか、あまり上手く説明できないかも。 ここで言う動的計画法は、簡単に言うと、いつ計算しても同じになる値をどこかにとっておいて いつでも呼び出せるようにすることで、重複計算を避けようという考え方です。 私の経験から言わせてもらえば、次のような問題に適応することで効果的な場合が多いです。 ・元の問題を小さな部分問題に分割できる。 ・その部分問題の答えからもとの問題の答えを導ける。（小さいほうから順番に計算できる） ・一番小さな部分問題はすぐに解ける。 ・小さいほうの部分問題は何回も呼び出される。 ・状態数がそんなに大きくない。（大きくないの基準は問題による。） これについては後で述べるとして、例を見てみま
動的計画法超入門！ Educational DP Contest の A ～ E 問題の解説と類題集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 0. はじめに: 非常に素敵な DP の入門コンテンツ 待ちに待ったコンテストの到来です！！！！！ DP (動的計画法) はアルゴリズムの登竜門というべき難所ですが、いくつか問題を解いて行くとパターンのようなものが見えて来ます。まさに「習うより慣れろ」の世界で、たくさん問題を解いて行くうちに、DP な問題の解法を一言で言えるようになって来ます。 典型を学ぶ方法論として、その最も典型的なシンプルな形をした問題をそのまま吸収してしまうのは 1 つの有効な方法だと思います。それにふさわしいシンプルな問題たちを集めた DP コンテストが先日開か
響け！動的計画法 (DP) 入門〜個人的まとめ
動的計画法(DP)の基礎知識から例題、考え方、解説コードまで記載した個人的メモ
ゲームを解く！Educational DP Contest K, L 問題の解説 - Qiita
0. ゲームを解くとは 世の中には将棋や、囲碁や、オセロのような複雑で難しいゲームから、マルバツゲームや、割りばしゲームや、立体三目並べのような比較的単純なゲームまで、たくさんの種類のゲームがあります。 この種の二人プレイのボードゲームにはある共通の特徴があります。それは 双方が最善を尽くした場合において、「先手必勝」か「後手必勝」か「引き分け」かが予め決まっている。 そして無限の計算時間と計算機資源さえあれば、それを容易に解析できる。 という点です。このように 「先手必勝」か「後手必勝」か「引き分け」なのかを解析する その必勝手順を求める できれば + α として初期盤面だけでなく、すべての局面について「先手勝ち」か「後手勝ち」か「引き分け」かも特定して最善手も求める という営みが「ゲームを解く」ということであり1、それができたならばそのゲームを「完全に理解した」ということができます。本
動的計画法を極める！
5. 巡回セールスマン問題 頂点数 n の重み付き有向グラフ 頂点0からスタートして、すべての頂点を1度 ずつめぐって帰って来る閉路のうち、 辺の重み総和の最小値を求めよ 制約 2 ≦ n ≦ 15 0 ≦ wi ≦1000 （辺の重み） 5 1 23 4 07 3 5 4 6 4 5 3 6. 巡回セールスマン問題 頂点数 n の重み付き有向グラフ 頂点0からスタートして、すべての頂点を1度 ずつめぐって帰って来る閉路のうち、 辺の重み総和の最小値を求めよ 制約 2 ≦ n ≦ 15 0 ≦ wi ≦1000 （辺の重み） 6 1 23 4 07 3 5 4 6 4 5 3
典型的な DP (動的計画法) のパターンを整理 Part 1 ～ ナップサック DP 編 ～ - Qiita
はじめに --- DP は役に立つ はじめまして。NTTデータ数理システムでアルゴリズムを探求している大槻 (通称、けんちょん) です。 好きなアルゴリズムは最小カットやマッチングですが、会社ではなぜか「DP が好きな人」と呼ばれています。 巷ではよく「DP なんて実務では使わない」といった言説が定期的に流れますが、そんなことはないです。僕自身この 2 年間で DP が使える実務案件に 3 件くらい関わりました！ それはともかくとして、DP を学び立ての方がよく抱く悩みとして「バリエーションが多すぎて混乱するし、統一的なフレームワークがほしい」というのがあります。確かに DP のバリエーションは非常に多岐にわたるのですが、そのほとんどが以下の 3 つのフレームワークで説明できると思います: ナップサック DP 区間 DP bit DP 今回はこのうちのナップサック DP について、とにかく
Reddit - Dive into anything
I'm mainly interested in some kind of collection containing a long list of programming problems solvable using DP paradigm. Not the usual LCS, LIS, MCM, Edit Distance, Optimal Binary Tree thingy, rather a longer collections with walk through and exercises which would help both programming contest attenders and also programming enthusiasts.
動的計画法が苦手な人が、動的計画法が超苦手な人へアドバイスしてみる - じじいのプログラミング
この記事は、Competitive Programming Advent Calendar Div2013（http://partake.in/events/3a3bb090-1390-4b2a-b38b-4273bea4cc83）の8日目の記事です。 動的計画法(Dynamic Programming, DP)についての記事です。 12/9 前編にサンプルプログラム（http://ideone.com/2B7f4v）を追加しました 12/11 前編の図２つを差し替えました。 はじめに まずは、本やネットの資料で、動的計画法についてのすばらしい解説はいろいろありますので、まずはそれらを参考に。 プログラミングコンテストでの動的計画法 http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-3578511 最強最速アルゴリズマー養成講座：アルゴリズマーの登竜門、「動的計画法・メ
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例
Dynamic Programming による類似文字列マッチの実装例 2007-01-22-4 [Programming][Algorithm] 「Modern Information Retrieval」(8.6.1 p.216) での Dynamic Programming (DP) の解説のところのアルゴリズムを 素直に Perl で実装したみた。 さらにマッチ箇所取り出しロジックも実装してみた。 # DP はいわゆる「類似文字列検索（あいまい検索）」に使うと 便利なalgorithm。 実は、大学院でも前の会社でも、PerlやらC++やらで実装して使ってた。 単純ながら使い勝手もよく、まさに現場向きかと。 grep 式に頭から見ていくので計算量的にはイマイチなのだが、 転置インデックス検索などで範囲を絞ってから適用すれば実用上問題ない。 ■定義みたいなの Q1. 二つの文字列 "
Haskell で動的計画法を書くための3つの方針 - tosの日記
アルゴリズムの代表っぽい存在とも言えるDPですが，Haskellは参照透明なので書きにくいと思われがちです． しかし，実際は，C言語やSTLなしのC++より遥かに簡単に動的計画法が書けます． リストを用いる 最初に知るであろう方法． フィボナッチ数列の第100項だと， let f = 0 : 1 : zipWith (+) a (tail a) in f!!100 です． 「ずらして足したものを後ろにつなげる」と言えばいいのでしょうか． これについては，他でよく解説されているので詳しくは説明しません． 利点： リストの知識のみでよい． 無限リストの恩恵が受けられる． importが不要． 欠点： 使えるケースが限られる． 書くときに，混乱することも（上の例だと，と考える必要がある． ランダムアクセスができないので，場合によってはO(n)倍の時間がかかる*1． 添字を自由に用いることができな
動的計画法を学ぶリソース・練習問題まとめ - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20100708.html
動的計画法とナップサック問題を学びたい人におすすめのサイト - ダウンロードたけし（寅年）の日記
組み合わせ最適化の手法として「動的計画法」というモノがあります。 wikipediaから抜粋 動的計画法（どうてきけいかくほう、英: Dynamic Programming, DP） コンピュータ科学の分野において、ある最適化問題を複数の部分問題に分割して解く際に、そこまでに求められている以上の最適解が求められないような部分問題を切り捨てながら解いていく手法 一見難しそうですが、実は理解するのは以外と簡単です。いろいろな場面で応用が利く便利な手法ですので、覚えておいて損はないものです。コンピュータ系、情報系のお勉強をする人であれば、おそらく一度は習ったりするかもしれません。 ナップサック問題と動的計画法 動的計画法の一番親しみやすそうな例として「ナップサック問題」というのがよく取り上げられます。 こんな感じの問題です。 今ここに様々な大きさの品物が置いてあるとします。そしてそれらの品物は各
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「数え上げテクニック集」を公開しました - DEGwerのブログ
動的計画法の基礎と応用 ～色々使える大局的最適化法
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