In informatica, si dice che un problema abbia sottoproblemi sovrapposti se il problema può essere suddiviso in sottoproblemi che vengono riutilizzati più volte o se un algoritmo ricorsivo per il problema risolve lo stesso sottoproblema più e più volte invece di generarne sempre di nuovi sottoproblemi.
Quali sono le sottostrutture ottimali ei sottoproblemi sovrapposti nella programmazione dinamica?
Un problema ha una proprietà di sottostruttura ottima se è possibile ottenere una soluzione ottima del problema dato utilizzando la soluzione ottima dei suoi sottoproblemi. La programmazione dinamica sfrutta questa proprietà per trovare una soluzione.
Cos'è il sottoproblema sovrapposto nella programmazione dinamica?
1) Sottoproblemi sovrapposti:
La programmazione dinamica è usata principalmente quando sono necessarie soluzioni degli stessi sottoproblemi ancora e ancora. Nella programmazione dinamica, le soluzioni calcolate ai sottoproblemi sono archiviate in una tabella in modo che non debbano essere ricalcolate.
Qual è la differenza tra sottostruttura ottimale e sottoproblemi sovrapposti?
Comprendo l'approccio target per entrambi i metodi in cui Optimal Substructure calcola la soluzione ottimale sulla base di un input n mentre Overlapping Subproblems prende di mira tutte le soluzioni per l'intervallo di input diciamo da 1 a n. Per un problema come il problema del taglio della canna.
Quale di queste tecniche utilizza la sovrapposizione di sottoproblemi?
La programmazione dinamica è una tecnica per risolvere problemi con sottoproblemi sovrapposti. In questo, memorizziamo il risultato del sottoproblema che viene risolto una volta per un futuro riutilizzo. La tecnica per memorizzare le soluzioni dei sottoproblemi è chiamata memorizzazione.
