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怎么写动态转移方程(pascal语言)
1、有了决策，我们可以定义状态转移：动态规划中本阶段的状态往往是上一阶段和上一阶段的决策结果，由第k段的状态sk和本阶段的决策uk确定第k+1段的状态sk+1的过程叫状态转移。状态转移规律的形式化表示sk+1=Tk（sk，uk）称为状态转移方程。 这样看来，似乎决策和状态转移有着某种联系。
2、状态转移方程：f[i，j]：=min（f[i，j]，f[i，k]+f[k+1，j]+a[j]-a[i-1]），其中l为区间长度，i、j为区间起点和终点，k为分开的端点，a为w的前缀和，w为石子得分，f是最优值。
3、题目有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。基本思路这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。
4、但是如果我们再把上图逆时针翻转90度，那么其实也就等于先在最下一行各摆上一块积木接下来也就是把I-J块积木放上去，并要保持楼梯状.我们可以发现其实上就是把I-J无序拆分成1～K份。
5、首先你要确定这道题是否可以用动态规划来做，即它是否满足最优化原理和无后效性原则。
求动态规划的资料
1、文章的第一部分首先探究了动态规划的本质，因为动态规划的特点是由它的本质所决定的。第二部分从动态规划的设计和实现这两个角度分析了动态规划的多样性、模式性、技巧性这三个特点。第三部分将动态规划和递推、搜索、网络流这三个相关算法作了比较，从中探寻动态规划的一些更深层次的特点。
2、动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题。但是经分解得到的子问题往往不是互相独立的。不同子问题的数目常常只有多项式量级。在用分治法求解时，有些子问题被重复计算了许多次。
3、动态规划的核心是五部曲：定义状态、列出状态转移方程、确定边界条件、写出代码、优化空间复杂度。在讲解简单题目时，确实有人觉得步骤繁琐，可以直接通过递推公式解决。但Carl强调，简单题目用于巩固方法论，对于稍难的题目，仅靠感觉可能不那么可靠。动规五部曲的重要性在讲解中得到了充分展现。
4、动态规划（Dynamic Programming， DP）在近年来的竞赛中占据了重要地位，NOI等比赛中的许多问题都依赖于这种策略来求解。动态规划并非仅仅局限于递推和建模，而是运筹学领域中解决决策过程最优化问题的关键技术。
5、动态规划并非一种孤立的算法，而是解决最优化问题的一种策略和方法。它并非像搜索或数值计算那样，有固定的数学公式和明确的解题步骤。每个具体的优化问题可能需要不同的动态规划设计，不存在一种能解决所有最优化问题的通用动态规划算法。
