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authorJulien M'Poy <julien.mpoy@gmail.com>2017-11-08 13:29:24 +0100
committerJulien M'Poy <julien.mpoy@gmail.com>2017-11-08 13:29:24 +0100
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-rw-r--r--pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown10
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index 8de9bee6..84b055d9 100644
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+++ b/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown
@@ -22,16 +22,16 @@ Sempre se lembre!!
## Maneiras de Solucionar tais Problemas
-1. Top-Down (De cima para baixo): Começe solucionando o problema quebrando-o em
+1. Top-Down (De cima para baixo): Comece solucionando o problema quebrando-o em
partes. Se você perceber que o problema já foi resolvido, então simplemente
pegue a resposta salva. Se ainda não foi resolvido, solucione-o e salve a
resposta. Isso é geralmente fácil de pensar e muito intuitivo. É geralmente
referenciado como Memorização.
2. Bottom-Up (De baixo para cima): Analise o problema e veja a ordem em que os
-subproblemas são resolvidos e começe a solucionar dos problemas mais triviais,
+subproblemas são resolvidos e comece a solucionar dos problemas mais triviais,
até o problema dado. Neste processo, é garantido que os subproblemas são
-resolvidos antes de resoler o problema. Isto é referenciado como Programação Dinâmica.
+resolvidos antes de resolver o problema. Isto é referenciado como Programação Dinâmica.
## Exemplo de Programação Dinâmica
@@ -51,7 +51,7 @@ array antecedente e uma variável como maiorSequenciasAteAgora e seu índice
ajudariam a poupar muito tempo.
Um conceito similar poderia ser aplicado ao procurar o maior caminho em um
grafo acíclico dirigido.
----------------------------------------------------------------------------
+
```
for i=0 to n-1
LS[i]=1
@@ -62,7 +62,7 @@ grafo acíclico dirigido.
if (largest < LS[i])
```
-### Alguns Problemas Famosos de Programação Dinâmica
+## Alguns Problemas Famosos de Programação Dinâmica
```
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