कॉर्मेन एट अल। एल्गोरिदम का परिचय , धारा 15.3 गतिशील प्रोग्रामिंग के तत्व निम्नलिखित के रूप में संस्मरण बताते हैं:
एक याद किया हुआ पुनरावर्ती एल्गोरिथ्म प्रत्येक सबप्रॉब्लम के समाधान के लिए एक तालिका में एक प्रविष्टि रखता है। प्रत्येक तालिका प्रविष्टि में शुरू में यह दर्शाने के लिए एक विशेष मान होता है कि प्रविष्टि अभी तक नहीं भरी गई है। जब उपप्रकार का पहली बार पुनरावृत्ति एल्गोरिथ्म के रूप में सामना किया जाता है, तो इसका समाधान गणना की जाती है और फिर तालिका में संग्रहीत किया जाता है। प्रत्येक बाद के समय में जब हम इस सबप्रॉब्लम का सामना करते हैं, तो हम केवल तालिका में संग्रहीत मान को देखते हैं और उसे वापस करते हैं।
और यह एक फुटनोट के रूप में जोड़ता है:
यह दृष्टिकोण बताता है कि हम सभी संभव उपप्रोमीटर मापदंडों के सेट को जानते हैं और हमने तालिका पदों और उपप्रकारों के बीच संबंध स्थापित किया है। एक और, अधिक सामान्य, दृष्टिकोण हैप्रोफाइल मापदंडों के साथ हैशिंग के साथ चाबियों के रूप में उपयोग करके याद रखना है।
क्या कोई अच्छी तरह से जानने वाली डीपी समस्याएं हैं जिन्हें (बहु आयामी) सरणी की बजाय किसी डिक्शनरी में ज्ञानात्मक मूल्यों को स्टोर करना (या आसान बनाना पड़ता है)?
पृष्ठभूमि: यदि यह किसी काम का है, तो इस प्रश्न का कारण यह है कि मैं उन लोगों को (स्वयं-संतुलित) द्विआधारी खोज पेड़ों की धारणा को प्रेरित करने की कोशिश कर रहा हूं, जिन्होंने अभी-अभी गतिशील प्रोग्रामिंग देखी है।