Python动态规划练习合集
动态规划的套路，你学会了吗？python-dynamic-programming.rar这个压缩包里头的内容，挺全的，适合你边看边练，慢慢摸清楚动态规划那一套怎么来的。也比较接地气，从子问题、状态转移，到常见例题，比如斐波那契、背包问题，全都有，代码也写得清爽，适合照着练。
动态规划的核心思路其实不难，说白了就是“以前做过的事别白做”，用空间换时间。像最长公共子序列、最短路径这类题，你只要找对了“状态”和“转移”，基本就能推出来。压缩包里给了不少实际案例，讲得还挺清楚。
记忆化那一段也写得不错，比如你用dict或lru_cache做缓存，可以大大减少重复计算。你要是习惯写递归，就比较适合加记忆化；要是想稳一点，就老老实实地用循环写迭代，效率更稳。
嗯，还有就是，每个例子都配了代码实现，像这种：
def fib(n):
dp = [0, 1]
for i in range(2, n+1):
dp.append(dp[i-1] + dp[i-2])
return dp[n]逻辑直观，不绕弯，看了能上手。如果你最近刷题卡在背包问题或者 LCS，拿这个资源练一练，思路会清晰不少。
顺带推荐几个相关的参考文章，比如Python 最长公共子序列，还有Python 源码的 01 背包问题题解，这些也都挺实用。
如果你刚接触动态规划，建议先挑几个经典例子练手，比如斐波那契、爬楼梯，搞懂了“状态”和“转移”的关系，再去试试二维数组那种复杂点的模型。
文件大小：42.17KB
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