Лекція 15. Динамічне програмування. Задача про множення матриць. Оцінка складності алгоритму задач про множення матриць.
Дізнаємось
Що таке динамічне програмування та в чому його основна ідея.
Як динамічне програмування допомагає уникнути повторних обчислень.
Як розв’язується задача про оптимальне множення послідовності матриць.
Як будується таблиця динамічного програмування для задачі.
Як оцінюється часова складність алгоритму.
Навчимось
Формулювати рекурентні співвідношення для задач.
Реалізовувати алгоритми динамічного програмування на Python.
Аналізувати часову та просторову складність алгоритмів.
Використовувати динамічне програмування для оптимізації рекурсивних алгоритмів.
Визначати оптимальний порядок множення матриць.
Матеріали
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
Проблемні питання
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
Д.з.
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
| № | Тема |
|---|---|
| 3 лекції | |
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 11 | |
| 12 | |
| 13 | |
| 14 | |
| 15 |
Лекція 15. Динамічне програмування. Задача про множення матриць. Оцінка складності алгоритму задач про множення матриць.
|
| 16 | |
| 3 практичні заняття | |
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 11 | |
| 12 | |
| 13 | |
| 14 | |
| 15 | |
| 16 | |
| 17 |