DP（Dynamic Programming）の概要とは？
DP（Dynamic Programming）は、最適化問題を解くためのアルゴリズム手法の1つで、動的計画法とも呼ばれます。この手法により、大きな問題を複数の小さな問題に分解して解くことができます。
DPは、問題を部分問題に分割し、それらを解決する方法を考え、最終的に全体の問題を解決する手法です。最適解が存在する場合、DPは常に最適解を見つけることができます。
このアルゴリズムは、例えば、最長共通部分列を求める問題や、最短距離を求める問題など、様々な問題に適用することができます。以下で、DPの基本的な手順と例を紹介します。
DPのアルゴリズム手順
1. 問題を部分問題に分解する
2. 部分問題を解決する
3. 解を合成して、元の問題を解決する
この手順を踏むことで、最適解を求めることができます。
DPの例
ここでは、DPの例として、整数の配列から最大の総和を持つ部分配列を見つける問題を考えます。
例えば、以下の整数の配列が与えられたとします。
“`
-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4
“`
この配列から最大の総和を持つ部分配列を見つけるために、以下の手順を踏みます。
1. 配列を部分問題に分解する
2. DPテーブルを初期化する
3. DPテーブルを更新する
4. 解を合成する
詳しくは、記事内で説明を行います。