From e0b768c713e2a0f6fdac61db825bb30bdbbb2f30 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: jhaasdijk Date: Sat, 13 Oct 2018 22:55:36 +0200 Subject: [dynamic-programming/nl-nl] Add Dutch language for dynamic-programming --- nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown | 55 ++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 55 insertions(+) create mode 100644 nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown (limited to 'nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown') diff --git a/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown b/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown new file mode 100644 index 00000000..aeee937a --- /dev/null +++ b/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown @@ -0,0 +1,55 @@ +--- +category: Algorithms & Data Structures +name: Dynamic Programming +contributors: + - ["Akashdeep Goel", "http://github.com/akashdeepgoel"] +translators: + - ["Jasper Haasdijk", "https://github.com/jhaasdijk"] +lang: nl-nl +--- + +# Dynamisch Programmeren + +## Introductie + +Dynamisch programmeren is een krachtige techniek die, zoals we zullen zien, gebruikt kan worden om een bepaalde klasse van problemen op te lossen. Het idee is eenvoudig. Als je een oplossing hebt voor een probleem met een bepaalde input, sla dit resultaat dan op. Hiermee kan je voorkomen dat je in de toekomst nog een keer hetzelfde probleem moet gaan oplossen omdat je het resultaat vergeten bent. + +Onthoud altijd! +"Zij die het verleden niet kunnen herinneren, zijn gedoemd het te herhalen." + +## Verschillende aanpakken + +1. *Top-Down* : Oftewel, van boven naar beneden. Begin je oplossing met het afbreken van het probleem in kleine stukken. Kom je een stukje tegen dat je eerder al hebt opgelost, kijk dan enkel naar het opgeslagen antwoord. Kom je een stukje tegen dat je nog niet eerder hebt opgelost, los het op en sla het antwoord op. Deze manier is voor veel mensen de makkelijke manier om erover na te denken, erg intuitief. Deze methode wordt ook wel Memoization genoemd. + +2. *Bottom-Up* : Oftewel, van beneden naar boven. Analyseer het probleem en bekijk de volgorde waarin de sub-problemen opgelost kunnen worden. Begin met het oplossen van de triviale gevallen en maak zodoende de weg naar het gegeven probleem. In dit process is het gegarandeerd dat de sub-problemen eerder worden opgelost dan het gegeven probleem. Deze methode wordt ook wel Dynamisch Programmeren genoemd. + +## Voorbeeld van Dynamisch Programmeren + +Het langst stijgende sequentie probleem is het probleem waarbij je binnen een bepaalde reeks op zoek bent naar het langste aaneengesloten stijgende stuk. Gegeven een reeks `S = {a1 , a2 , a3, a4, ............., an-1, an }` zijn we op zoek naar het langst aaneengesloten stuk zodanig dat voor alle `j` en `i`, `j a[j] and LS[i] Date: Sun, 14 Oct 2018 06:06:05 +0530 Subject: Fix links --- nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown | 6 +++--- 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) (limited to 'nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown') diff --git a/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown b/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown index aeee937a..5186a3bf 100644 --- a/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown +++ b/nl-nl/dynamic-programming-nl.html.markdown @@ -46,9 +46,9 @@ for i=0 to n-1 ### Enkele beroemde DP problemen -- 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 -- Integer Knapsack Problem - Tutorial and C Program source code: http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---the-integer-knapsack-problem -- Longest Common Subsequence - Tutorial and C Program source code: http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---longest-common-subsequence +- 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]() +- Integer Knapsack Problem - Tutorial and C Program source code: [http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---the-integer-knapsack-problem]() +- Longest Common Subsequence - Tutorial and C Program source code : [http://www.thelearningpoint.net/computer-science/algorithms-dynamic-programming---longest-common-subsequence]() ## Online Bronnen -- cgit v1.2.3