In dieser Übung beschäftigen wir uns intensiver mit Dynamic Programming. Dafür schauen wir uns mit Longest Common Subsequence und Matrix Chain Multiplication zwei neue Probleme an und konstruieren schrittweise Dynamic Programming Ansätze, um sie zu lösen.
In dieser Vorlesung betrachten wir weitere Dynamic Programming – Ansätze. Dabei geht es unter Anderem um das bekannte Knapsack-Problem. Zudem betrachten wir zwei geometrische Probleme.
In dieser Vorlesung lernen wir eine neue Methode zum exakten Lösen von Problemen kennen: Dynamic Programming. Wir beginnen damit dynamische Programme anhand von Beispielen für Knapsack- und Subset Sum-Probleme zu betrachten.
