build

ru/docs/chapter_dynamic_programming/intro_to_dynamic_programming.md

@@ -6,7 +6,7 @@ comments: true
 
 <u>Динамическое программирование (dynamic programming)</u> - это важная алгоритмическая парадигма, которая разбивает задачу на последовательность более мелких подзадач и за счет хранения их решений избегает повторных вычислений, тем самым резко повышая эффективность по времени.
 
-В этом разделе мы начнем с классического примера: сначала запишем его грубое решение через backtracking, увидим в нем перекрывающиеся подзадачи, а затем постепенно выведем более эффективное решение на основе динамического программирования.
+В этом разделе мы начнем с классического примера: сначала представим его грубое решение методом поиска с возвратом, увидим в нем перекрывающиеся подзадачи, а затем постепенно выведем более эффективное решение на основе динамического программирования.
 
 !!! question "Подъем по лестнице"
 
@@ -18,7 +18,7 @@ comments: true
 
 <p align="center"> Рисунок 14-1 &nbsp; Число способов подняться на 3-ю ступень </p>
 
-Цель этой задачи - вычислить количество способов. **Поэтому можно попробовать грубо перебрать все варианты с помощью backtracking**. Если представить подъем по лестнице как последовательность решений, то мы начинаем от земли и на каждом раунде выбираем прыжок на $1$ или на $2$ ступени; всякий раз, когда достигаем вершины, увеличиваем число способов на $1$ , а если перескакиваем вершину, обрезаем эту ветвь. Код выглядит так:
+Цель этой задачи - вычислить количество способов. **Поэтому можно попробовать использовать для ее решения метод поиска с возвратом**. Если представить подъем по лестнице как последовательность решений, то мы начинаем от земли и на каждом раунде выбираем прыжок на $1$ или на $2$ ступени; всякий раз, когда достигаем вершины, увеличиваем число способов на $1$ , а если перескакиваем вершину, обрезаем эту ветвь. Код выглядит так:
 
 === "Python"
 
@@ -427,7 +427,7 @@ comments: true
 
 ## 14.1.1 &nbsp; Метод 1: полный перебор
 
-Backtracking обычно не раскладывает задачу явно на подзадачи; вместо этого он рассматривает решение как последовательность решений, используя попытки и обрезку для поиска всех возможных ответов.
+Алгоритм поиска с возвратом обычно не раскладывает задачу явно на подзадачи; вместо этого он рассматривает решение как последовательность решений, используя попытки и обрезку для поиска всех возможных ответов.
 
 Попробуем посмотреть на задачу именно как на разложение подзадач. Пусть число способов добраться до ступени $i$ равно $dp[i]$ ; тогда $dp[i]$ - это исходная задача, а ее подзадачи включают:
 
@@ -451,7 +451,7 @@ $$
 
 По рекуррентной формуле можно получить решение полного перебора. Начиная с $dp[n]$ , **мы рекурсивно разлагаем большую задачу в сумму двух меньших задач** , пока не дойдем до наименьших подзадач $dp[1]$ и $dp[2]$ . Их решения уже известны: $dp[1] = 1$ и $dp[2] = 2$ , что означает $1$ и $2$ способа подняться соответственно на $1$-ю и $2$-ю ступени.
 
-Посмотрите на следующий код: как и стандартный backtracking, он относится к поиску в глубину, но выглядит более компактно:
+Посмотрите на следующий код: как и стандартный поиск с возвратом, он относится к поиску в глубину, но выглядит более компактно:
 
 === "Python"
 
@@ -1349,7 +1349,7 @@ $$
 
 <p align="center"> Рисунок 14-5 &nbsp; Процесс динамического программирования для подъема по лестнице </p>
 
-Как и в backtracking, в динамическом программировании используется понятие "состояние" для обозначения некоторого этапа решения задачи; каждое состояние соответствует одной подзадаче и ее локально оптимальному решению. Например, в задаче о лестнице состояние определяется текущим номером ступени $i$ .
+Как и в поиске с возвратом, в динамическом программировании используется понятие "состояние" для обозначения некоторого этапа решения задачи; каждое состояние соответствует одной подзадаче и ее локально оптимальному решению. Например, в задаче о лестнице состояние определяется текущим номером ступени $i$ .
 
 На основе сказанного можно подвести несколько часто используемых терминов динамического программирования.