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動態規劃的介紹 – 程式設計面試的準備

動態規劃(dynamic programming)是運籌學的一個分支,是求解決策過程 ( decision process )最優化的數學方法。20世紀50年代初美國數學家 R.E.Bellman 等人在研究多階段決策過程 ( multistep decision process ) 的優化問題時,提出了著名的最優化原理 ( principle of optimality ) ,把多階段過程轉化為一系列單階段問題逐個求解,創立瞭解決這類過程優化問題的新方法——動態規劃。(本段敘述源於 MBAlib )

本課程將帶你學習動態規劃 ( Dynamic programming ),增長你這方面演算法知識,並準備軟工程式設計面試。

從這 2.5 小時的課程,你會學到

  • 如何遞迴地解決問題
  • 如何提出動態規劃 ( dynamic programming )解決方案
  • 如何編寫動態規劃解決方案的程式
  • 如何解決頻繁的 1D 和 2D 動態規劃問題

要求

  • 你應該有一點遞迴的背景
  • 如果你熟悉現代程式設計語言(C ++ / Java / Python),將有加分效果。

說明

在本課程中,你將學習如何使用動態規劃來解決幾個問題。我們將討論幾個 1 維和 2 維動態規劃問題,並向你展示如何導出遞歸關係,為其編寫一個遞歸解決方案,然後為該問題編寫一個動態規劃解決方案,並在幾分鐘內對其進行程式設計!我們會解決以下問題:

  1. 爬樓梯
  2. 買與賣股票
  3. 0/1 背包
  4. 最長公共子串 ( Common Substring )
  5. 最長公共子序列 ( Common Subsequence )
  6. 其他

在本課程結束時,你應該有信心應對動態規劃問題,並開始更多動態規劃問題和解決方案的學習旅程。

目標受眾

  • 任何想要學習動態規劃準備面試的人
  • 任何想要學習動態規劃以準備演算法課程中的期中/期末考的人
  • 任何想要學習動態規劃以參與程式設計競賽的人
  • 任何想要提高演算法技能的人

講師介紹

El Farouk Yasser     數學與電腦科學雙學士

我現在是大二學習數學和電腦科學,這是我的兩大熱愛科目。我有這麼多的熱情和興趣。它們包括但不限於數學證明、程式設計競賽、基本數理論、電動遊戲程式設計和機器學習,僅舉幾例!不過,我不得不說,我的主要熱情是教學。我真的很喜歡教數學,且當我的學生獲得“Aha”的時刻我特別高興。


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