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गतिशील प्रोग्रामिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग कंप्यूटर विज्ञान में जटिल समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है ताकि उन्हें सरल सबप्रोब्लेम में तोड़ दिया जा सके। यह अनुकूलन समस्याओं और समस्याओं के लिए विशेष रूप से प्रभावी है जिसमें अतिव्यापी उप-प्रोब्लेम और इष्टतम उप-संरचना शामिल है। गतिशील प्रोग्रामिंग को कार्यान्वित करने में उपयुक्त तकनीकों का चयन करना, कुशलतापूर्वक गणना करना और आम उपयोग के मामलों को समझना शामिल है।
गतिशील प्रोग्रामिंग में तकनीक
गतिशील प्रोग्रामिंग के लिए दो मुख्य दृष्टिकोण हैं: शीर्ष-डाउन और नीचे-अप। शीर्ष-डाउन दृष्टिकोण दोहराव के दौरान उप-उत्तेजित के परिणामों को स्टोर करने के लिए संस्मरण का उपयोग करता है, अनावश्यक गणना से बचने के लिए। नीचे-अप दृष्टिकोण समाधान को क्षणिक रूप से छोटे सबप्रोब्लेम से बनाता है, अंतिम उत्तर तक पहुंचने के लिए एक तालिका को भरने।
गणना और कार्यान्वयन
गतिशील प्रोग्रामिंग को लागू करने के लिए राज्य को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है, जो एक उप-प्रबल्म का प्रतिनिधित्व करता है, और संक्रमण, जो बताता है कि पिछले राज्यों से किसी राज्य के लिए समाधान कैसे समझौता किया जाए। आमतौर पर, मध्यवर्ती परिणामों को स्टोर करने के लिए एक टेबल या सरणी का उपयोग किया जाता है। उचित प्रारंभिककरण और सीमा की स्थिति सही गणना के लिए आवश्यक हैं।
आम उपयोग मामले
- सबसे छोटा पथ एल्गोरिदम, जैसे कि डिजक्रा और फ़्लॉयड-वारशॉल
- Knapsack समस्या विविधता
- जैवसूचना में अनुक्रमण संरेखण
- इष्टतम द्विआधारी खोज पेड़
- सिक्का परिवर्तन समस्या