前言前面的博客写了入门的dp算法，然后又遇到了奇怪的变种主题，同样可以用dp写(至少标签有动态规划)。 我看了答案还不能完全理解，所以又去了B站翻了教程的基础DP。 其中，记忆递归(也称为记忆搜索)相当于DP与递归优点的结合。 然后，准备写记忆化递归。
目录1.记忆化递归的解释与分析
2.记忆化递归的应用
另一方面，记忆递归的解释和分析如前所述，dp与递归的优点相结合，分别为记忆化和逻辑清晰易懂。
结合斐波那契数列来理解吧。
f(0)=f(1)=1；
f(n )=f ) n-1 ) f ) n-2 ) n ) 2，nN* )；
现在直接给出函数代码进行说明：
intf(intn ) if ) N2 ) f ) n )=1； //其中f[]是存储数据的数组elseif(f(n )==0) /这里是重点f ) n )=f(n-1 ) f ) n-2 )； 返回f [ n ]； } 代码解释：
在第三行中，else if的条件很重要。 如果未计算f[n]，则计算一次。 即如果f[n]已经被计算过储存起来了
分析优势：
相对于递归，逻辑清晰易懂是不言而喻的。
主要是相对于GDP的优势。 根据上一篇文章，我们知道dp会计算出所有的基础，并在此基础上计算出我们想要的值，从而减少了比较普通的递归重复计算。
记忆递归变得更“投机”，只计算并存储需要的值，不计算其他不用的值，使计算最大化并减少。 例如，存储递归的执行时间可能短于dp，因为dp对应于计算方阵上的所有的点，而存储递归对应于计算方阵上的有价值的点。 (请注意，这可能。 因为斐波那契数列无论是dp还是记忆递归，都会计算出前面的所有值。)
二、觉得记忆化递归的应用是写不出来的，发宝写水就写水吧。 主题是这里。
#include stdio.hint W[201]，sum，d[201][20001]； intf(intk，int load )； intmax(inta，int b )； intmain(void ) {int n； scanf('%d '，n )； for(intI=1； i=n； I ) scanf('%d '，W[i]； sum=W[i]； }printf((%d(n )、sum/2 ) f ) n、sum/2 )； 返回0； (intf ) intk，int load ) {int ret=d[k][load]； if(ret==0) (/在此，判断是否计算了if (k==0||| load==0)返回ret； if(w[k]load ) ret=f(k-1，load )； elseret=d[k][load]=max(f(k-1，load )，) f (k-1，load-W[k] ) W[k] ) )； }返回ret； (intmax ) int b，int b ) ) intm=a； if(ab ) m=b； 返回m； }我提交的时候，执行时间和用dp写的一样。