tailieunhanh - ALGORITHMS phần 10

thể đạt được bằng cách nhân một thông qua C theo cách tối ưu, sau đó nhân D thông qua F theo cách tối ưu, sau đó nhân các ma trận kết quả với nhau. (Chỉ có D là thực sự trong mảng tốt nhất: tối ưu chia tách được chỉ định bởi các cặp của các chữ cái trong bảng cho rõ ràng) | DYNAMIC PROGRAMMING 489 be achieved by multiplying A through C in the optimal way then multiplying D through F in the optimal way then multiplying the resulting matrices together. Only D is actually in the best array the optimal splits are indicated by pairs of letters in the table for clarity. To find how to multiply A through C in the optimal way we look in row A and column C etc. The following program implements this process of extracting the optimal parenthesization from the cost and best arrays computed by the program above procedure order i j integer begin if i j then write name i else begin write order i best 1 j 1 write order best i j j write end end For our example the parenthesization computed is A B C D E F which as mentioned above requires only 36 scalar multiplications. For the example cited earlier with the dimensions of 3in B C and F changed to 300 the same parenthesization is optimal requiring 2412 scalar multiplications. The triple loop in the dynamic programming code leads to a running time proportional to and the space required is proportional to substantially more than we used for the knapsack problem. But this is quite palatable compared to the alternative of trying all N tĩN possibilities. Optimal Binary Search Trees In many applications of searching it is known that the search keys may occur with widely varying frequency. For example a program which checks the spelling of words in English text is likely to look up words like and and the far more often than words like dynamic and programming. Similarly a Pascal compiler is likely to see keywords like end and do far more often than label or downto. If binary tree searching is used it is clearly advantageous to have the most frequently sought keys near the top of the tree. A dynamic programming algorithm can be used to determine how to arrange the keys in the tree so that the total cost of searching is minimized. Each node in the following binary search tree on the keys A through G is labeled .

• Kỹ thuật lập trình
• lập trình máy tính
• lập trình windows 7
• đồ họa máy tính
• mỹ thuật đa truyền thông
• học hệ điều hành
• tìm hiểu hệ điều hành
• cách sử dụng hệ điều hành
• hệ điều hành windows 7
• mẹo hay hệ điều hành
• thủ thuật hệ điều hành
• Đề thực hành lập trình máy tính TH50
• Ngôn ngữ lập trình
• Đề thi lập trình máy tính
• Đề thi thực hành lập trình máy tính
• Bài tập lập trình máy tính
• Đề thực hành lập trình máy tính TH1
• Đề thực hành lập trình máy tính TH2
• Đề thực hành lập trình máy tính TH3
• Đề thực hành lập trình máy tính TH4
• Đề thực hành lập trình máy tính TH5
• Đề thực hành lập trình máy tính TH6
• Đề thực hành lập trình máy tính TH7
• Đề thực hành lập trình máy tính TH8
• Đề thực hành lập trình máy tính TH9
• Đề thực hành lập trình máy tính TH10
• Đề thực hành lập trình máy tính TH11
• Đề thực hành lập trình máy tính TH12
• Đề thực hành lập trình máy tính TH13
• Đề thực hành lập trình máy tính TH14
• Đề thực hành lập trình máy tính TH15
• Đề thực hành lập trình máy tính TH16
• Đề thực hành lập trình máy tính TH17
• Đề thực hành lập trình máy tính TH18
• Đề thực hành lập trình máy tính TH19
• Đề thực hành lập trình máy tính TH20
• Đề thực hành lập trình máy tính TH21
• Đề thực hành lập trình máy tính TH22
• Đề thực hành lập trình máy tính TH23
• Đề thực hành lập trình máy tính TH24