定义最优解是动态规划算法基本步骤之一（）

动态规划算法的两个基本要素是（）和（）。 设计动态规划算法的步骤为：1）找出最优解的性质，并刻画其结构特征。2）。3）以自底向上的方式计算出最优值。4）计算最优值得到的信息，构造最优解（） 写出最优二叉搜索树问题的动态规划算法（设函数名binarysearchtree））。 某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是（）。 动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干（），先求解（），然后从这些（）的解得到原问题的解。 规模不能太大是问题能用动态规划算法求解的前提（） 一个问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征是问题的（ ）。 动态规划算法把原问题分为交叉的子问题，解决子问题，记录子问题的解，合并为原问题的解（） 中国大学MOOC: 重叠子问题保证了动态规划算法的正确性 动态规划算法有一个变形方法__。这种方法不同于动态规划算法“自底向上”的填充方向，而是“自顶向下”的递归方向，为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看，同样也可以避免相同子问题的重复求解 0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（），用动态规划算法所需的计算时间为（）。 能够使用动态规划算法来求解的问题通常需要具备两个重要的性质，它们分别是（） 线性规划的最优解一定是基本最优解（） 线性规划的最优解是基本解（ ） 若线性规划存在最优解则一定存在基本最优解。() 线性规划的最优解一定是基本最优解可能为负。() 若线性规划存在最优解则一定存在基本最优解（） 线性规划的最优解一定是基本最优解可能为负（ ） 线性规划的最优解一定是基本最优解可能为负（） 如果线性规划问题有最优解,则其一定有基本最优解