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Dynamic Programming (DP) is a powerful algorithmic technique used to solve problems by breaking them into smaller overlapping subproblems. It optimizes recursive solutions by storing the results of subproblems to avoid redundant computations, significantly improving efficiency.
Key Approaches in Dynamic Programming
Top-Down Approach (Memoization): This involves solving problems recursively while storing the results of subproblems in a memoization table. Before making a recursive call, the table is checked to see if the result already exists, avoiding redundant calculations. Example:
def fib_memo(n, memo):if n <= 1:return nif memo[n] != -1:return memo[n]memo[n] = fib_memo(n - 1, memo) + fib_memo(n - 2, memo)return memo[n]def fibonacci(n):memo = [-1] * (n + 1)return fib_memo(n, memo)print(fibonacci(5)) # Output: 5Copied!✕Copy Dynamic Programming in Python - GeeksforGeeks
Jul 23, 2025 · Approaches of Dynamic Programming (DP) in Python Dynamic programming in Python can be achieved using two approaches: 1. Top-Down Approach (Memoization): In the top-down approach, also known as memoization, …
Cours et exercices corrigés en Programmation dynamique
Mar 24, 2023 · La programmation dynamique top-down est une technique pour optimiser les fonctions récursives en Python. Elle consiste à stocker les résultats des appels récursifs dans une table de...
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Écrire une fonction binom_dp(n, k) renvoyant (n k) en utilisant la même formule, mais par programmation dynamique. Pour cela, on pourra stocker (n k) dans une matrice (ou : un dictionnaire) et la remplir par n croissant et par k croissant.
La programmation dynamique utilise la méthode diviser pour régner, i.e. de décomposer un gros problème en sous-problèmes, puis de résoudre chaque sous-problème en mémorisant les résultats …
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Ceci est du au fait que cet algorithme résout les mêmes sous-problèmes plusieurs fois (fibo(2) par exemple, qui est appelé 2 fois). On peut donc améliorer la solution en gardant les résultats déjà …
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Jan 1, 1970 · La programmation dynamique consiste à résoudre un problème en le décomposant en sous-problèmes, puis à résoudre les sous-problèmes, des plus petits aux plus grands en stockant les résultats intermédiaires.
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