कंप्यूटर विज्ञान में, एक समस्या को अतिव्यापी उप-समस्याएँ कहा जाता है यदि समस्या को उप-समस्याओं में विभाजित किया जा सकता है जो कई बार पुन: उपयोग की जाती हैं या समस्या के लिए एक पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म हमेशा नए उत्पन्न करने के बजाय एक ही उप-समस्या को हल करता है उपसमस्याएं।
डायनेमिक प्रोग्रामिंग में इष्टतम सबस्ट्रक्चर और ओवरलैपिंग उप-समस्याएं क्या हैं?
एक समस्या में एक इष्टतम उपसंरचना संपत्ति होती है यदि दी गई समस्या का इष्टतम समाधान उसकी उप-समस्याओं के इष्टतम समाधान का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है। समाधान खोजने के लिए गतिशील प्रोग्रामिंग इस संपत्ति का लाभ उठाती है।
डायनेमिक प्रोग्रामिंग में अतिव्यापी उप-समस्या क्या है?
1) उप-समस्याओं को ओवरलैप करना:
गतिशील प्रोग्रामिंग का उपयोग मुख्य रूप से तब किया जाता है जब समान उप-समस्याओं के समाधान की बार-बार आवश्यकता होती है। डायनेमिक प्रोग्रामिंग में, उप-समस्याओं के परिकलित समाधान एक तालिका में संग्रहीत किए जाते हैं, ताकि इन्हें पुनर्गणना न करना पड़े।
इष्टतम उपसंरचना और अतिव्यापी उपसमस्याओं में क्या अंतर है?
मैं दोनों तरीकों के लिए लक्ष्य दृष्टिकोण को समझता हूं जहां इष्टतम सबस्ट्रक्चर इनपुट n के आधार पर इष्टतम समाधान की गणना करता है, जबकि ओवरलैपिंग सबप्रोब्लम्स इनपुट की सीमा के लिए सभी समाधानों को लक्षित करता है, जैसे 1 से n.रॉड काटने की समस्या जैसी समस्या के लिए।
इनमें से कौन सी तकनीक उप-समस्याओं के ओवरलैपिंग का उपयोग करती है?
डायनेमिक प्रोग्रामिंग अतिव्यापी उपसमस्याओं के साथ समस्याओं को हल करने की एक तकनीक है। इसमें, हम भविष्य में पुन: उपयोग के लिए एक बार हल की गई उप-समस्या के परिणाम को संग्रहीत करते हैं। उप-समस्या समाधान को संग्रहीत करने की तकनीक को संस्मरण कहा जाता है।
