summaryrefslogtreecommitdiffhomepage
path: root/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown
diff options
context:
space:
mode:
Diffstat (limited to 'pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown')
-rw-r--r--pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown8
1 files changed, 4 insertions, 4 deletions
diff --git a/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown b/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown
index b4ace9a4..84b055d9 100644
--- a/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown
+++ b/pt-br/dynamic-programming-pt.html.markdown
@@ -29,9 +29,9 @@ 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