Programacion dinamica
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Este documento trata sobre la programación dinámica. Explica que la programación dinámica es una técnica de optimización que resuelve problemas dividiéndolos en subproblemas más pequeños y almacenando las soluciones de los subproblemas para evitar recalcular resultados. También describe el problema de la mochila como un ejemplo de problema que se puede resolver usando programación dinámica. Finalmente, resume las ventajas e inconvenientes de esta técnica.
Programacion dinamica
- 2. Problema de la mochila Descripción del problema Ejemplo de código en C++ utilizando programación dinámica 03. Ventajas y desventajas Ventajas Desventajas TABLA DE CONTENIDOS iNTRODUCCION ¿Qué es la programación dinámica? ¿Por qué es importante? 01. Caracteristicas Divide y conquista Almacenamiento de resultados previos Soluciones óptimas Problemas solapados Subestructuras óptimas 04. 02.
- 3. TABLA DE CONTENIDOS Conclusion Resumen de los principales puntos Importancia de la programación dinámica en la solución de problemas complejos 05. Bibliografia Referencias bibliograficas del contenido 06.
- 4. INTRODUCCION ¿Qué es la programación dinámica? ¿Por qué es importante? 01
- 5. Conceptos ¿Qué es la programación dinámica? La programación dinámica es una técnica de optimización que se utiliza para resolver problemas de optimización combinatoria y de toma de decisiones. Esta técnica se basa en la descomposición de un problema en subproblemas más pequeños y la resolución de estos subproblemas de manera independiente. ¿Por qué es importante? La programación dinámica es importante porque nos permite resolver problemas que de otra manera serían imposibles de abordar. Además, permite la solución eficiente de problemas complejos, como el problema del recorrido del viajante, el problema de la mochila, el problema de la subsecuencia común más larga y muchos otros.
- 6. CARACTERISTICAS La programación dinámica tiene varias características que la hacen única y útil en la solución de problemas. 02
- 7. CARACTERISTICAS Almacenamiento de resultados previos Divide y VENCERAS La técnica se basa en la descomposición del problema en subproblemas más pequeños y manejables. Soluciones óptimas La técnica de programación dinámica proporciona soluciones óptimas a los problemas. La programación dinámica almacena los resultados de los subproblemas previamente resueltos para evitar cálculos redundantes. Problemas solapados: Los subproblemas en la programación dinámica se solapan, lo que significa que los mismos subproblemas se resuelven varias veces.
- 9. Problema de la mochila El problema de la mochila es un problema clásico de optimización combinatoria que consiste en determinar la combinación de objetos que maximiza el valor total que se puede llevar en una mochila sin sobrepasar su capacidad. Se puede resolver mediante programación dinámica, que descompone el problema en subproblemas más pequeños y reutiliza las soluciones parciales. La relación de recurrencia para el problema de la mochila se puede utilizar para construir una tabla de programación dinámica que almacena las soluciones parciales y se va actualizando durante la resolución del problema.
- 11. Ventajas Aprovechamiento de la relación entre subproblemas Versatilidad en la optimización de algoritmos, la inteligencia artificial y la investigación de operaciones Solución de problemas grandes Reducción del tiempo de cálculo:
- 12. Desventajas Necesidad de memoria auxiliar adicional No siempre es la solución más rápida o eficiente Dificultad en la implementación y comprensión
- 13. Conclusiones 05
- 14. La programación dinámica se basa en la resolución de subproblemas y la reutilización de soluciones previas para evitar recalcular resultados. La programación dinámica puede ser una técnica muy efectiva en la resolución de problemas grandes y complejos, aunque también presenta algunas desventajas que deben tenerse en cuenta. En la programación dinámica, es importante identificar la estructura óptima del problema y cómo se relacionan los subproblemas entre sí para encontrar la solución más eficiente.
- 15. REFERENCIAS 05
- 16. Referencias • GeeksforGeeks. (2022). Dynamic Programming. https://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming/ • HackerRank. (2022). Dynamic Programming - From Novice to Advanced. https://www.hackerrank.com/domains/algorithms/dynamic- programming • Topcoder. (2022). Dynamic Programming Tutorial. https://www.topcoder.com/community/competitive- programming/tutorials/dynamic-programming-from-novice-to- advanced/