动态规划算法是一种用于解决最优化问题的算法。它将问题分解成更小的子问题，然后将子问题的解组合起来，最终得到问题的解。该算法通常用于求解最长公共子序列、矩阵连乘和电路布线等问题。
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本程序提供了水库厂内动态规划算法的源代码，适用于初学者参考。
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这份文档详细介绍了一些常用的动态规划算法，并通过实例讲解如何应用这些算法解决实际问题。
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给你一个整数数组nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。（用递归和动态规划算法分别解决并比较计算时间）例如：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为4 。给你一个整数数组nums ，找到其中最长严格递增子序列
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本研究提出了一种基于动态规划的算法，用于求解凸多边形的三角最优剖分问题。该算法使用 C++ 语言实现，高效且准确地将凸多边形分解为三角形。
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详细介绍路径规划算法，路径规划算法的改进及其实现
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理解动态规划的概念及其基本原理。通过深入浅出的讲解，掌握动态规划算法的思想和应用。涵盖典型动态规划问题的求解过程和技巧，提升算法思维。
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DP 的基本思想挺，简单来说，就是避免重复计算，把已经计算过的子问题的答案存下来，后面遇到类似问题就直接拿出来用。就像写代码时，保存计算结果以便下次使用一样，避免了重复计算，提升了效率。其实多复杂问题都能通过这种方式转化为多个小问题，逐个，合起来就是整个问题的答案。你要注意的是，尽管表格中存了结果，
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路线规划算法的实战项目，RoutePlan.zip就是个蛮不错的入门资源。里面核心逻辑用的是Python写的环形回路算法，简单说就是像“北京 → 天津 → 上海 → 北京”这样的循环路线。算法设计上挺贴近实际应用，适合做物流、旅游线路那些。 RoutePlan.py基本就是主程序，里面用到了图论的套
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