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提供されたテキストを要約し、それをカードに変換します。すべてのカードには、質問と短い答えが含まれている必要があります。

動的プログラミングアプローチは、分裂と征服に似ており、問題をより小さく、さらに小さいサブ問題に分解します。しかし、分裂と征服とは異なり、これらのサブ問題は独立して解決されません。むしろ、これらの小さなサブ問題の結果は記憶され、類似または重複するサブ問題に使用されます。

動的プログラミングは、問題がある場合に使用されます。これは、同様のサブ問題に分けることができ、結果を再利用できるようにします。ほとんどの場合、これらのアルゴリズムは最適化に使用されます。手元のサブ問題を解決する前に、動的アルゴリズムは、以前に解決されたサブ問題の結果を調べようとします。最良のソリューションを実現するために、サブ問題のソリューションを組み合わせています。

だから私たちはそれを言うことができます - 

問題は、より小さな重複するサブ問題に分割できるはずです。

より小さなサブ問題の最適なソリューションを使用することにより、最適なソリューションを実現できます。

動的アルゴリズムはメモを使用します。

比較
ローカルの最適化に対処されている貪欲なアルゴリズムとは対照的に、問題の全体的な最適化の動機付けが動機付けられています。

ソリューションを組み合わせて全体的なソリューションを実現するアルゴリズムを分割および征服するのとは対照的に、動的アルゴリズムはより小さなサブ問題の出力を使用し、より大きなサブ問題を最適化しようとします。動的アルゴリズムはメモを使用して、すでに解決されたサブ問題の出力を思い出します。

例
次のコンピューターの問題は、動的プログラミングアプローチを使用して解決できます - 

フィボナッチ番号シリーズ
ナップサックの問題
ハノイの塔
フロイド・ウォーシャルによるすべての最短パス
Dijkstraによる最短パス
プロジェクトのスケジューリング
動的プログラミングは、トップダウンとボトムアップの両方で使用できます。そしてもちろん、ほとんどの場合、以前のソリューション出力を参照することは、CPUサイクルの観点から再計算するよりも安価です。
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質問：ダイナミックプログラミングとは何ですか？また、Divide and Conquerアプローチとどのように違いますか？

回答：動的プログラミングは、最適化に使用される問題解決手法です。それは、結果が記憶され、類似または重複するサブ問題に使用されている小さな問題に問題を分解します。それは、分割と征服のアプローチとは異なります。それは、サブ問題を独立して解決するのではなく、ソリューションを組み合わせて最高の全体的なソリューションを実現します。

質問：動的プログラミングを使用して解決できる問題の重要な機能は何ですか？

回答：動的プログラミングを使用して解決できる問題は、より小さな重複するサブ問題に分割できる必要があり、それらの最適なソリューションは、より小さなサブ問題のソリューションを組み合わせることで達成できる必要があります。

質問：動的プログラミングのメモとは何ですか？なぜ使用されるのですか？

回答：メモ化は、ダイナミックプログラミングで使用される手法であり、既に解決されたサブ問題の出力をメモリに保存するため、類似または重複するサブ問題を簡単に検索して使用するために使用できます。不必要な再構成を回避することにより、アルゴリズムのパフォーマンスを最適化するために使用されます。

質問：動的プログラミングは貪欲なアルゴリズムとどのように異なりますか？

回答：動的プログラミングアルゴリズムは、問題の全体的な最適化を実現するように設計されていますが、貪欲なアルゴリズムはローカル最適化を最適化するように設計されています。動的プログラミングでは、より小さなサブ問題のソリューションを組み合わせて、全体的な問題に最適なソリューションを実現しますが、貪欲なアルゴリズムでは、全体的な問題を考慮せずにローカル最適化が対処されます。

質問：動的プログラミングを使用して解決できるコンピューターの問題の例をいくつか提供できますか？

回答：ダイナミックプログラミングを使用して解決できるコンピューターの問題のいくつかの例には、Fibonacci Number Series、Knapsack問題、HanoiのTower、Floyd-Warshallによる最短パス、Dijkstraによる最短パス、プロジェクトスケジューリングなどがあります。
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これらのカードを短い質問と回答ペアのリストに書き換えます。質問または回答のいずれかに2文以下を使用します。