En informática, se dice que un problema tiene subproblemas superpuestos si el problema se puede dividir en subproblemas que se reutilizan varias veces o si un algoritmo recursivo para el problema resuelve el mismo subproblema una y otra vez en lugar de generar siempre nuevos subproblemas.
¿Cuáles son la subestructura óptima y los subproblemas superpuestos en la programación dinámica?
Un problema tiene una propiedad de subestructura óptima si se puede obtener una solución óptima del problema dado usando la solución óptima de sus subproblemas. La Programación Dinámica aprovecha esta propiedad para encontrar una solución.
¿Qué es el subproblema superpuesto en la programación dinámica?
1) Subproblemas superpuestos:
La programación dinámica se se utiliza principalmente cuando se necesitan soluciones de los mismos subproblemas una y otra vez. En la programación dinámica, las soluciones calculadas para los subproblemas se almacenan en una tabla para que no tengan que volver a calcularse.
¿Cuál es la diferencia entre la subestructura óptima y los subproblemas superpuestos?
Entiendo el enfoque de destino para ambos métodos en los que la subestructura óptima calcula la solución óptima en función de una entrada n mientras que los subproblemas superpuestos apuntan a todas las soluciones para el rango de entrada, digamos desde 1 a n. Para un problema como el de corte de varillas.
¿Cuál de estas técnicas utiliza superposición de subproblemas?
La programación dinámica es una técnica para resolver problemas con subproblemas superpuestos. En esto, almacenamos el resultado del subproblema que se resuelve una vez para su futura reutilización. La técnica de almacenamiento de soluciones de subproblemas se denomina memorización.
