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Python 中的演算法問題

從回溯( backtracking )到動態規劃( dynamic programming )如數獨( Sudoku )、背包( Knapsack )問題的基本演算法學起。

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 )

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