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category: Algorithms & Data Structures
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name: Dynamic Programming
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contributors:
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- ["Akashdeep Goel", "http://github.com/akashdeepgoel"]
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translators:
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- ["Claudson Martins", "https://github.com/claudsonm"]
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lang: pt-br
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# Programação Dinâmica
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## Introdução
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Programação Dinâmica é uma técnica poderosa utilizada para resolver uma classe
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particular de problemas como veremos. A ideia é bastante simples, se você
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solucionou um problema com uma dada entrada, então salve o resultado para
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referência futura, e também para evitar resolver o mesmo problema novamente.
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Sempre se lembre!!
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"Aqueles que não conseguem lembrar o passado estão condenados a repeti-lo"
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## Maneiras de Solucionar tais Problemas
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1. Top-Down (De cima para baixo): Comece solucionando o problema quebrando-o em
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partes. Se você perceber que o problema já foi resolvido, então simplemente
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pegue a resposta salva. Se ainda não foi resolvido, solucione-o e salve a
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resposta. Isso é geralmente fácil de pensar e muito intuitivo. É geralmente
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referenciado como Memorização.
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2. Bottom-Up (De baixo para cima): Analise o problema e veja a ordem em que os
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subproblemas são resolvidos e comece a solucionar dos problemas mais triviais,
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até o problema dado. Neste processo, é garantido que os subproblemas são
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resolvidos antes de resolver o problema. Isto é referenciado como Programação Dinâmica.
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## Exemplo de Programação Dinâmica
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O problema da subsequência crescente máxima consiste em encontrar a maior
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subsequência crescente de uma dada sequência. Dada uma sequência
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S= {a1 , a2 , a3, a4, ... , an-1, an} nós temos que encontrar o maior subconjunto
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de forma que para todo j e i, j < i no subconjunto aj < ai. Antes de mais nada
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nós temos que encontrar o valor das maiores subsequências (LSi) para cada índice
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i com o último elemento da sequência sendo ai. Então a maior LSi será a maior
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subsequência na sequência dada. Para começar LSi é atribuído a um pois ai é
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elemento da sequência (último elemento). Então para todo j tal que j < i e aj <
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ai, nós procuramos o maior LSj e o adicionamos a LSi. Portanto o algoritmo tem
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complexidade de tempo O(n2). O pseudocódigo para procurar o comprimento da
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subsequência crescente máxima: A complexidade desse algoritmo poderia ser
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reduzida utilizando uma estrutura de dados melhor que um array. Armazenando o
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array antecedente e uma variável como maiorSequenciasAteAgora e seu índice
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ajudariam a poupar muito tempo.
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Um conceito similar poderia ser aplicado ao procurar o maior caminho em um
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grafo acíclico dirigido.
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for i=0 to n-1
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LS[i]=1
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for j=0 to i-1
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if (a[i] > a[j] and LS[i]<LS[j])
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LS[i] = LS[j]+1
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for i=0 to n-1
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if (largest < LS[i])
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## Alguns Problemas Famosos de Programação Dinâmica
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Floyd Warshall Algorithm - Tutorial and C Program source code:http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-all-to-all-shortest-paths-in-graphs---floyd-warshall-algorithm-with-c-program-source-code
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Integer Knapsack Problem - Tutorial and C Program source code: http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---the-integer-knapsack-problem
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Longest Common Subsequence - Tutorial and C Program source code : http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---longest-common-subsequence
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## Recursos Online (EN)
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* [codechef](https://www.codechef.com/wiki/tutorial-dynamic-programming)
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