时限： 1000ms 内存限制：10000K  总时限：3000ms 描述： 在一个圆形操场的四周摆放着n堆石子(n<= 100)，现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选取相邻的两堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分。 编一程序，读入石子堆数n及每堆的石子数(<=20)。选择一种合并石子的方案,使得做n－1次合并,得分的总和最小； 比如有

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1087 Super Jumping! Jumping! Jumping! Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submi

之前讲过动态规划DP，现在来说说贪心。 贪心算法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择，而且一旦做出了选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2059 龟兔赛跑 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 12442  &

容易：  1018, 1050, 1083, 1088, 1125, 1143, 1157, 1163, 1178, 1179, 1189, 1208, 1276, 1322, 1414, 1456, 1458, 1609, 1644, 1664, 1690, 1699, 1740, 1742, 1887, 1926, 1936, 1952, 1953, 1958, 1959, 196

pid=2159 思路：动态规划dp之二维完全背包问题 状态方程是关键。。。。。

pid=1421 思路：动态规划dp 借鉴代码如下： 1 #include<cstring> 2 #include<iostream> 3 #include

pid=469 思路：动态规划dp 题目分析： 由于第一个只能是1，则第二个数只能是2,3 当第二个数是2时，则相当于是对2-n的排列，相当于对1-(n-1)的排列,即s[n-1]; 当第二个数是

思路二：动态规划dp[i][j]表示从左上到达grid[i][j]的最小值。dp

DescriptionYouwanttoarrangethewindowofyourflowershopinamostpleasantway.YouhaveFbunchesofflowers,eachbeingofadifferentkind,andatleastasmanyvasesorderedinarow.Thevasesaregluedontotheshelfandarenumberedc

http://poj.org/problem?id=1857要运送车辆到对岸.车辆已经排好队，注意因为桥窄不能超车，分组的时候不能随意分组，前一组的车辆都排在后一组车辆的前面，即车辆的顺序是按输入固定的。只有一座单行的桥，每辆车有其重量及最最快车速，通过分组方式将车辆分成几组运输，每次只能运一组运到对岸后第二组才能出发，每组中车辆的总重量不能超过桥的载重量，运输速度则取决于该组车辆中最慢的那辆。问

乍看此题有难度，实则解法有规律。依然是动规来做，仔细分析后，我自然而然地联想到了求最大连续数之和的问题。最大连续数之和题意是给你一个无序数组，正数负数都有，让求出连续数字之和最大是多少。当然有很多种方法，复杂度比较低的还是dp解法。dp解法的关键是设置了两个变量来记录当前的一个状态，分别是最大连续数字和maxsofar和截止当前的最大连续数字maxtocur。举例来说，1,2，-4,7，-3，-2

http://poj.org/problem?id=1651有N张写有数字的卡片排成一行，按一定次序从中拿走N-2张（第1张和最后一张不能拿），每次只拿一张，取走一张卡片的同时，会得到一个分数，分值的计算方法是：要拿的卡片，和它左右两边的卡片，这三张卡片上数字的乘积。按不同的顺序取走N-2张卡片，得到的总分可能不相同，求出给定一组卡片按上述规则拿取的最小得分。思路，对于i，j之间的任意一个k都可能

RMQ(RangeMinimum/MaximumQuery)问题是指：对于长度为n的数列A，回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j.预处理（动态规划DP）对A[i]数列，F[i][j]表示从第i个数起连续

You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping you from robbing each of them is that adjacent house

背包九讲里面的多重背包问题。每一块积木有高度和数量，也有最大能到的高度位置限制。我们DP前首先要对高度限制进行排序，因为从直观角度说，我们也需要先处理较小的能到高度的积木，这样才能取到最大值。例如第一个高度是11，限制高度是100，第二个的限制高度是10，那如果直接处理，第二个不会被处理到。#include #include #include #definemax(x,y)(x>y?x:y) s

富二代继承遗产不知道怎么花问题，就是一个完全背包问题。虽然每一年的起始金额不同，但是内容都是一样的，就是在n种债券中随意选择，注意因为为了简化计算和开辟空间，而且题目告诉我们了债券金额是1000倍数，所以我们将金额除1000，每次处理前起始钱数都除1000.完全背包问题：把第i种物品拆成费用为c[i]*2^k、价值为w[i]*2^k的若干件物品，其中k满足c[i]*2^k #include #de

这道题目我一开始的思路是用二维DP，结果TLE了。后来换了个思路，终于AC了。不需要判断所有的情况，我们用dp[i]表示前i个牛圈中最大的牛数，而这个i首先必须>=限制的牛圈树f。用num[i]表示dp[i]中包含了多少牛圈。我们可以知道，dp[i]= sum[i]-sum[i-f])/f or  dp[i-1]+data[i]， 前一个代表到i为止前f个牛圈的牛数，后一个代表前i-1个牛圈中最大

这一题其实就是斐波那契数列，但是我一开始用的是DP，不过应该思想差不多。一数组dp[i][2],dp[i][0]代表前i个数里面最后一个数字为0的数量，dp[i][1]代表前i个数里面最后一个数字为1的数量，可知dp[i][1]+dp[i][0]就是前i个数能组成序列的数量。这里因为不能2个1在一起，所以：dp[i][0]=dp[i-1][0]+dp[i-1][1]dp[i][1]=dp[i-1]

最大下降子序列，变相的最大上升子序列题目。主要是多了一个判断最大序列的个数。一般递推式是dp[x]=max(dp[x],dp[y]+1），这里多了一个count用来计算序列个数。在内部循环剩下的序列时，我们从尾向头部循环，因为显然，目前最大的下降子序列一般在后面，这样的话，我们能迅速找到最大子序列，并且往前找与这个序列长度相同的结点，计算序列个数。#include #include #includ

dp[m][n]表示m个苹果放n个盘子里面.此问题可分为两个子问题：当m=n时，可分为两种放法，一种为至少有一个盘子为空，则有dp[m][n-1]种放法。另外为n个盘子都不为空，则先将n个苹果一个一个放入n的盘子中，剩下的m-n个苹果再放入n个盘子中。此放法就相当于m-n个苹果放n个盘子里面,有dp[m-n][n]种放法。所以状态转移方程为dp[i][j]:if(i>=j)dp[i][j]=dp[

MichaelTheKid有n块积木，每块积木左上有l个凸口，右上有w个凸口，左下右l个凹口，右下有w个凹口。当l>=l'并且m>=m'时，木块'可安装于另一个上面。问最高能叠几层积木。我们用dp[i][j]表示i' #include #defineMAX103 #definemax(x,y)(x>y?x:y) intdp[MAX][MAX]; intn; voidDP(){ inti,j,k;

最长公共子序列。DP经典题目。两个字符串a与b，dp[i][j]代表在在a的前i个字符与b的前j个字符公共子序列的最大值。当a的第i个字符与b的第j个字符相等时，最大数等于a的前i-1个字符与b的前j-1个字符最大值+1；否则最大数等于max（a的前i-1个字符与b的前j个字符最大值，a的前i个字符与b的前j-1个字符最大值）。#include #include #defineMAX300 #de

题目大意：每一个商品有自己的价值和保存日期，必须在日期内卖出，要求算出在满足保存日期内所卖出商品的最大价值和。背包问题的标准体现。我的做法是，第i件商品在保存日期的每一天内与前i件商品在那天卖出的商品作比较，大于则停止判断，开始判断第i+1件商品。#include #include #include #definemax(x,y)(x>y?x:y) #defineMAX10003 structda