7002734
Beschreibung
Mindmap von Raul Salamanca Herrera, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von Raul Salamanca Herrera
vor etwa 8 Jahre
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Programación dinámica
- Hay problemas que pueden ser resueltos de
manera recursiva en términos matemáticos y su
solución sea basada en soluciones recursivas.
- Un ejemplo de este es el problema de la mochila
y el cálculos de los nùmeros de Fibonacci
- Problema de la
mochila
- https://www.youtube.com/watch?v=fVrPwSkSo0I
- https://www.youtube.com/watch?v=fVrPwSkSo0I
- Cálculo de los numeros
de Fibonacci
- Por tanto, la forma más natural de calcular los
términos de esa sucesión es mediante un
programa recursivo
- El problema en ambos casos es que el algoritmo es poco
eficiente. El tiempo de ejecuciòn es exponencial debido
a su recursividad.
- La solución utilizando la programación dinámica en el caso del número de
Fibonaccio, es el almacenamiento de los valores que retornan las llamadas a
la funciòn recursiva que se utilizan constantemente. Entonces se evita el uso
excesivo de la recursiòn.
- La solución utilizando la programación dinámica en el caso del número de
Fibonaccio, es el almacenamiento de los valores que retornan las llamadas a
la funciòn recursiva que se utilizan constantemente. Entonces se evita el uso
excesivo de la recursiòn.
- El problema en ambos casos es que el algoritmo es poco
eficiente. El tiempo de ejecuciòn es exponencial debido
a su recursividad.
- Por tanto, la forma más natural de calcular los
términos de esa sucesión es mediante un
programa recursivo
- Problema de la
mochila
- Un ejemplo de este es el problema de la mochila
y el cálculos de los nùmeros de Fibonacci
- Se tiene ciertos beneficios a causa del
uso de la programación dinámica
- Se emplea para resolver problemas de
optimizaciòn
- Permite resolver problemas mediante una
secuencia de decisiones
- Se emplea para resolver problemas de
optimizaciòn
- En informática, la programación dinámica es un método para
reducir el tiempo de ejecución de un algoritmo mediante la
utilización de subproblemas superpuestos y subestructuras
óptimas,.
- En general, se pueden resolver problemas con subestructuras
óptimas siguiendo estos tres pasos:
- Dividir el problema en subproblemas
más pequeños.
- Resolver estos problemas de manera óptima usando
este proceso de tres pasos recursivamente.
- Usar estas soluciones óptimas para construir
una solución óptima al problema original.
- Dividir el problema en subproblemas
más pequeños.
- En general, se pueden resolver problemas con subestructuras
óptimas siguiendo estos tres pasos:
- Es importante el uso de la programación dinámica para reducir la cantidad de
recursos y tiempo, debido a que ambos son demasiado limitados.
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