什么是dp算法？1. DP是動態(tài)規(guī)劃的縮寫，中文為動態(tài)規(guī)劃，是一種編程思想，算法里面要學習的。它與編程語言無關。2動態(tài)規(guī)劃算法類似于分治法，其基本思想是將要求解的問題分解為若干個子問題。然而，通過分解

什么是dp算法？

1. DP是動態(tài)規(guī)劃的縮寫，中文為動態(tài)規(guī)劃，是一種編程思想，算法里面要學習的。它與編程語言無關。2動態(tài)規(guī)劃算法類似于分治法，其基本思想是將要求解的問題分解為若干個子問題。然而，通過分解得到的子問題往往不是相互獨立的。不同子問題的數目通常是多項式級的。用分治法求解時，有些子問題需要多次反復計算。如果能保存已求解子問題的解，并在必要時找出所得到的解，就可以避免大量的重復計算，得到多項式時間算法。使用表格記錄已解決的所有子問題的答案。無論子問題將來是否使用，只要計算過，結果就會填入表格。這是動態(tài)規(guī)劃的基本思想。

什么是dp算法？

DP算法是解決多階段決策過程優(yōu)化問題的常用方法。多階段決策過程是指這樣一種特殊的活動過程。這個過程可以按時間順序分為幾個相互關聯的階段。決策需要在每個階段做出，整個過程的決策是一個決策序列。動態(tài)規(guī)劃算法是解決多階段決策過程優(yōu)化問題的一種常用方法，難度大，技巧強。動態(tài)規(guī)劃算法可以很好地解決貪婪算法或分治算法不能很好地解決的問題。動態(tài)規(guī)劃算法的基本思想是：將要求解的問題分解成若干相互關聯的子問題，先求解這些子問題，再從這些子問題的解中得到原問題的解；對于重復的子問題，只在第一次遇到時才求解，節(jié)省了計算時間答案，這樣以后再遇到的時候，就可以直接參考答案，而無需重新求解。動態(tài)規(guī)劃算法把問題的解看作是一系列決策的結果。與貪心算法不同的是，在貪心算法中，每次使用貪心準則，都會做出不可逆的決策。在動態(tài)規(guī)劃算法中，還需要檢驗每個最優(yōu)決策序列是否包含一個最優(yōu)決策子序列，即問題是否具有最優(yōu)子結構性質。

作為一名程序員，需要精通高深的算法嗎？為什么？

太深的算法可以適當學習一些，但是比較常用的算法一定能做到。不僅算法崗需要學習這么多算法，開發(fā)崗也需要學習很多常用算法，這樣才能在開發(fā)過程中編寫出高性能的代碼。我舉個例子。以前，我用MR處理一段數據。在reduce階段，我需要根據某個值保持頂部，但是如果不能使用其他算法，可以調用quick sort。最壞的時間復雜度是O（n^2）。當數據很大時，你不能用完。如果能夠維護大頂堆或bfprt算法，時間復雜度會大大降低。所以算法是非常重要的。

那么，我們需要學習哪些算法？我將列出以下方向

常見的圖論算法，如并集搜索、最短路徑算法、二部圖匹配、網絡流、拓撲排序等

例如常見的二分搜索、三分搜索，特別是二分搜索、訪談常問、深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索，經典的八道數字題等等。還有一些啟發(fā)式搜索算法，如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等。

Dijkstra算法用于尋找最短路徑、最大子段和、數字DP等

這一類比較大，特別是在機器學習、人工智能、密碼學等領域。比如數論中的大數分解，大素數的判定，擴展歐幾里德算法，中國剩余定理，盧卡斯定理等等，組合數學中的博弈問題，卡特蘭數公式，包含排除原理，波利亞計數等等，計算幾何中的極性排序、凸包問題、旋轉卡盤問題、多邊形核問題、平面最近點對問題等。另外，還有一些矩陣的構造計算，如矩陣的快冪等。

如果要做算法作業(yè)，除了上面的一些應用算法外，主要是機器學習、深度學習算法。