##15.1 Rod Cutting
#####15.1-2 举反例证明按照单价密度的贪心策略不能保证得到最优方案。
反例：
长度 1 2 3 4
价格 1 1 18 20
密度 1 0.5 6 5
求4的切割方案，按照最大密度的解，是3 + 1，价格为19。不如直接取4的解20。
#####15.1-3 每次切割还要付出成本的钢条切割动态规划方案。
代码见CutRodWithCost
#####15.1-4 Modify MEMOIZED-CUT-ROD to return not only the value but the actual solution too.
代码见CutRodMemorizedExtended
#####15.1-5 O(n)time dynamic-programming algorithm to compute the nth Fibonacci number. Draw the subproblem graph. How many vertices and edges are in the graph?
代码见FibonacciDynamicProgramming
subproblem graph:
vertices: n+1
edges: n=0,0; else 2(n-1)
##15.2 Matrix-chain multiplication
#####15.2-1 Find an optimal parenthesization of a matrix-chain product whose sequence of dimensions is {5, 10, 3, 12, 5, 50, 6}
Minimum multiply count： 2010, Solution: ((A1A2)((A3A4)(A5A6)))
#####15.2-2设计递归算法MATRIX-CHAIN-MULTIPLY(A,s,i,j),实现矩阵链最优代价乘法计算的真正计算过程，其输入参数为矩阵序列{A1,A2,...,An},MATRIX-CHAIN-ORDER得到的表s,以及下标i和j.(初始调用应为MATRIX-CHAIN-MULTIPLY(A,s,1,n)).
代码见MatrixMultiplyChain.java
#####15.2-4 对输入链长度为n的矩阵连乘法问题，描述其子问题图：它包含多少个顶点？包含多少条边？这些分别连接哪些顶点？
n^2个顶点，n^3条边连接着n^2个顶点。具体形式化的解不做了。
##15.3 动态规划原理
#####15.3-1 对于矩阵链乘法问题，下面两种确定最优代价的方法哪种更高效？第一种方法是穷举所有可能的括号化方案，对每种方案计算乘法运算次数，第二种方法是运行RECURSIVE-MATRIX-CHAIN。证明你的结论。
递归更高效。书中p212说了穷举法运行时间是类似卡塔兰数的序列，为Ω(4^n/n^(3/2))。 p220说了递归运行时间是Ω(2^n)。递归算法更高效。
#####15.3-2 对一个16个元素的数组，画出2,.3-1节中MERGE-SORT过程运行的递归调用树。解释备忘技术为什么对MERGE-SORT这种分治算法无效。
答：见图：
因为不存在重叠子问题。每一步递归都会产生新问题。所以不适合动态规划，适合分治算法。
#####15.3-3 考虑矩阵链乘法问题的一个变形，目标改为最大化矩阵序列括号化方案的变量乘法运算次数，而非最小化。此问题具有最优子结构性质吗？
具有。
- 具有和最小化类似的两个子矩阵链最优子结构。
- 子问题具有重叠性，而且两个子问题是相互独立的。
#####15.3-4 如前所述，使用动态规划方法，我们首先求解子问题，然后选择哪些子问题用来构造原问题的最优解。Capulet教授认为，我们不必为了求原问题的最优解而总是求解出所有子问题。她建议，在求矩阵链乘法问题的最优解时，我们总是可以在求解子问题之前选定AiAi+1...Aj的划分位置Ak(选定的k使得pi-1pkpj最小)。请找出一个反例，证明这个贪心方法可能生成次优解。
反例： {10, 1000, 9, 5, 5}。
动态规划方法：Minimum multiply count： 90675, Solution: ((A1A2)(A3A4))
贪心法： Minimum multiply count： 95250, Solution: ((A1(A2A3))A4)
##15.4 最长公共子序列
#####15.4-1 求<1,0,0,1,0,1,0,1>和<0,1,0,1,1,0,1,1,0>的一个LCS.
100110
#####15.4-2 设计代码，利用完整的表c及原始寻列X={x1,x2,...xm};Y={y1,y2,.....yn};来重构LCS，要求运行时间为O(m+n),不能使用表b.
代码见LCS.java
#####15.4-3 设计LCS-LENGTH的带备忘的版本，运行时间为O(mn).
有哨兵版本: LCS.java
无哨兵版本: LCS.java
#####15.4-4 说明如何只使用表c中2Xmin(m,n)个表项及O(1)的额外空间来计算LCS的长度。然后说明如何只用min(m,n)个表项及O(1)的额外空间完成相同的工作。
我做的貌不是2Xmin(m,n)和min(m,n)，而是2Xmax(m,n)和max(m,n)。分别用到一个只有两行的的二维矩阵c和一行矩阵c。
2Xmax(m,n):LCS_SmallerC.java
max(m,n):LCS_SmallerC.java
#####15.4-5 设计一个O(n²)时间的算法，求一个n个数的序列的最长单调递增子序列。
###-------- 思考题 ----------
15.1 最大重叠点