记忆化和动态规划有什么区别？我认为动态规划是记忆化的一个子集。这是否正确？

什么是动态规划? 它与递归、记忆化等有什么不同? 我已经阅读了维基百科上的文章，但我仍然不太理解。

自底向上的动态规划方法是先考虑“较小”的子问题，然后使用解决较小问题的方法来解决更大的子问题。 自顶向下的方法是按照一种“自然的方式”来解决问题，并检查以前是否已经计算出了子问题的解。 我有点困惑。这两者之间有什么区别？

我有一组整数。我想使用动态规划找到该集合的最长递增子序列。

分治算法和动态规划算法有何区别？这两个术语有何不同之处？我不理解它们之间的差异。 请用一个简单的例子解释二者之间的任何差异以及它们似乎相似的原因。

假设你和一只猫在高楼里。这只猫可以从低楼层的窗户掉下来而不死，但如果从高楼层扔下去就会死亡。如何通过最少次数的尝试来确定猫能够生存的最大楼层数？ 显然，如果你只有一只猫，那么你只能线性地搜索。先把猫从一楼扔下去。如果它活了下来，再从二楼扔下去。最终，在从第f层扔下后，猫将死亡。你会知道第f-...

我知道背包问题是NP完全问题，但它可以通过DP解决。人们说DP解法是伪多项式，因为它在“输入长度”（即编码输入所需的位数）上是指数级别的。不幸的是我还没有理解这个概念。有人能够慢慢地向我解释一下什么是伪多项式吗？

我希望你能够比较两个字符串并保留匹配部分，同时在比较失败的位置将其分隔开。假设我有两个字符串：string1 = "apples" string2 = "appleses" answer = "apples" 另一个例子，因为字符串...

我正在寻找一个易于理解的例子，以便有人学习动态规划。 这里有关于什么是动态规划的不错的答案。斐波那契数列是一个很好的例子，但它太小了，无法深入了解动态规划。虽然我还没有上过算法课，但它看起来是一个非常值得学习的主题，希望明年春季能在我的计划中。

有一个大小为N x M的网格。一些单元格是被标记为'0'的小岛，其余的则是水域。每个水域单元格上都有一个数字，表示建造在该单元格上的桥梁的成本。你需要找到将所有岛屿连接起来所需的最小成本。如果两个单元格共享一条边或一个顶点，则它们相互连接。 可以使用什么算法来解决这个问题？如果N，M的值很小...