1. 有沒有人用動態規劃的方法來求得兩幅圖像的立體匹配視差圖
這個是主要的代碼。
它可以分為幾下幾個部分：
（1）這里DP演算法只在每一行中進行搜索，那麼應該記錄下兩圖的每一對應行的 cost function的值，程序用的是SAD方法。
（2）開始從最後一行開始進行搜索，這里因為好像要將當前元素與前後三個元素進行比較光滑度的比較，所以構造了這么一個矩陣
（3）然後說是把什麼先記錄下來，然後找到這條最優路線
2. 簡述動態規劃演算法的基本範式
動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題.在這類問題中,可能會有許多可行解.每一個解都對應於一個值,我們希望找到具有最優值的解.動態規劃演算法與分治法類似,其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題,先求解子問題,然後從這些子問題的解得到原問題的解.與分治法不同的是,適合於用動態規劃求解的問題,經分解得到子問題往往不是互相獨立的.若用分治法來解這類問題,則分解得到的子問題數目太多,有些子問題被重復計算了很多次.如果我們能夠保存已解決的子問題的答案,而在需要時再找出已求得的答案,這樣就可以避免大量的重復計算,節省時間.我們可以用一個表來記錄所有已解的子問題的答案.不管該子問題以後是否被用到,只要它被計算過,就將其結果填入表中.這就是動態規劃法的基本思路.具體的動態規劃演算法多種多樣,但它們具有相同的填表格式.
3. 動態規劃求解圖的最優匹配問題
可以看成最長路問題 有很多種方法 比如佛洛依德演算法.....
4. 怎麼使用動態規劃演算法對圖像進行立體匹配呢具體做法
這個是主要的代碼。 它可以分為幾下幾個部分： （1）這里DP演算法只在每一行中進行搜索，那麼應該記錄下兩圖的每一對應行的 cost function的值，程序用的是SAD方法。 （2）開始從最後一行開始進行搜索，這里因為好像要將當前元素與前後三個元素進。
5. 動態規劃演算法怎麼計算
動態規劃演算法：
（1）分析最優解的性質，並刻畫其結構特徵。
（2）遞歸的定義最優解。
（3）以自底向上或自頂向下的記憶化方式（備忘錄法）計算出最優值。
（4）根據計算最優值時得到的信息，構造問題的最優解。
6. python如何實現動態規劃演算法尋找最優匹配子串
把較低的mismatch用字典保存一下，就好了。如：
def match(s1,s2):
length = len(s2)result = ""resultMissmatchCount=lengthseqdict={}for index,s in enumerate(s1[:-length]):
missmatch = 0
for j,k in zip(s1[index:index+length],s2): #[（s1[0],s2[0]),(s1[1],s2[1]),...]
if j!=k:
missmatch += 1
if missmatch <= resultMissmatchCount:
seqdict[missmatch]=s1[index:index+length]
resultMissmatchCount = missmatch
minkey=min(seqdict.keys())result = seqdict[minkey]return result
7. 怎樣用動態規劃演算法解決24點問題，稍詳細些，謝謝
枚舉法： Enumeration
排序：Sort
貪心法：Greedy algorithm
遞歸：Recursion
分治：Divide and Rule
深度優先搜索：Depth First Search(DFS)
寬(廣)度優先搜索：Breadth First Search(BFS)
動態規劃：Dynamic Programming(DP) 也有人叫它 Dynamic Process
離散化：Discretization
棧：Stack Last in First out (LIFO)
隊列：Queue First in First out(FIFO)
順序表：Array Array-Based List
鏈表：Chain Linked List
廣義表：Lists
串：String
集合：Set
樹：Tree
二叉樹：Binary Tree
完全二叉樹：Complete Binary Tree
二叉搜索樹：Binary Search Tree(BST)
堆：Heap
圖：Graph
哈希表：Hash Table
並查集：Union-Find Sets 或 Disjoint Sets
最大匹配：maximal matching
線段樹：Segment Tree
樹狀數組：Binary Indexed Tree
伸展樹：Splay Tree
左偏樹：Leftist Tree 或 Leftist Heap
斐波那契堆：Fibonacci Heap
後綴樹：Suffix Tree
網路流：Network Flows
凸包：Convex Hull
叉積：Cross Function
高斯消元：Gaussian Elimination
匹配：Matching
矩陣：Matrix
8. 動態規劃演算法對所有問題都能得到整體最優解嗎為什麼
1、基本概念：
動態規劃就是：每走一步，都會根據之前的情況來決定這一步的走向，所以，這種多階段最優化決策解決問題的過程就稱為動態規劃。
2、基本思想與策略：
與分治法類似，也是將待求解的問題分解為若干個子問題（階段），按順序求解子階段，前一子問題的解，為後一子問題的求解提供了有用的信息。在求解任一子問題時，列出各種可能的局部解，通過決策保留那些有可能達到最優的局部解，丟棄其他局部解。依次解決各子問題，最後一個子問題就是初始問題的解。
由於動態規劃解決的問題多數有重疊子問題這個特點，為減少重復計算，對每一個子問題只解一次，將其不同階段的不同狀態保存在一個二維數組中。
與分治法最大的差別是：適合於用動態規劃法求解的問題，經分解後得到的子問題往往不是互相獨立的（即下一個子階段的求解是建立在上一個子階段的解的基礎上，進行進一步的求解）。
3、經典例題：
這里我們用2個經典例題來解釋到底什麼是動態規劃。
9. 動態規劃能求得問題最優解的依據是什麼
首先是全局（最終）的最優解必定可以從部分（子問題）的最優解計算得到
其次是小規模的最優解可以計算較大規模的最優解，可以計算是說，當前的計算不影響後面最優情況。
在一定程度上可以理解成遞推