在探索了这个question之后，我开始意识到动态编程算法不能用于解决knapsack problem或非整数约束的类似问题。我对自己的认识是对的吗？动态编程算法还有其他限制吗？
答案 0 :(得分：2)
基本上你可以说可能的分数（解决方案质量）需要有限且足够低以适应内存。非整数通常意味着非离散，并导致无限可能的解决方案得分。
如果只有N个可能的解决方案得分，你知道你最多需要找到N个才能得到最好的解决方案得分，而不是整个指数的方法来获得它们。这就是动态编程背后的理念。
答案 1 :(得分：1)
我认为另一个限制是，不知道动态编程是否是最好的可用技术，因为它的性能不知道是否与信息理论下界相匹配。
以下是an example problem from David Eppstein：
给定n个实数的排序列表，找到最小的间隔 包含正好k个元素，对于1和n之间的所有k值。 有一种简单的动态编程算法可以解决这个问题 二次时间的问题，但最着名的下限是 线性的。要么描述更快的算法，要么证明更低的算法 绑定在一些合理的计算模型中。 （“动态编程” 不是一个合理的计算模型!!）