代码随想录Day38|509.斐波那契数70.爬楼梯746.使用最小花费爬楼梯动态规划509.斐波那契数70.爬楼梯746.使用最小花费爬楼梯动态规划文档讲解：代码随想录视频讲解：状态五步：dp数组和下标的确定递推公式

【蓝桥杯冲冲冲】动态规划学习[NOIP2003提高组]加分二叉树蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day24文章目录蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day24[NOIP2003提高组]加分二叉树题目描述输入格式输出格式样例

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种解决问题的数学优化方法，通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。

视频讲解：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili带你学透动态规划-爬楼梯（对应力扣70.爬楼梯）|动态规划经典入门题目_哔哩哔哩_bilibili动态规划开更了

状态压缩动态规划学习笔记-AcWing状态压缩动态规划算法笔记(二)-AcWing【笔记】状压DP复习笔记-AcWing状态压缩dp-AcWing

核心思路所以对于这种问题，我们不要想整体，而应该去想局部；就像之前的文章写的动态规划问题处理字符串问题，不要考虑如何处理整个字符串，而是去思考应该如何处理每一个字符。

作品介绍1设计思想1.1作品背景据中国汽车工业协会统计，截至2020年底，我国新能源汽车保有量达到480万辆，占全球新能源汽车保有量的42%。然而，与之相对应的是，我国新能源汽车充电桩建设仍然滞后于需求，截至2020年底，我国公共充电桩数量仅为79.4万个，远低于国际推荐的1:1的车桩比例。中国是全球最大的汽车市场之一，随着城市化和经济发展的加速，汽车拥有量不断增长。然而，这种增长也带来了许多问题

张莹出版社：清华大学出版社出版日期：版次：ISBN：730201669页数：311开本：16开包装：平装原价：￥24.0本书包括运筹学中最基本、应用最广泛的七个部分：线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划、动态规划

voidbacktrack(路径,选择列表){if(满足结束条件){result.add(路径);return;}for(选择:选择列表){//遍历集合中的元素做选择;backtrack(路径,选择列表);撤销选择;}}动态规划使用场景

1.基础数据结构2.中级数据结构3.高级数据结构4.可持久化数据结构5.字符串算法6.图论算法7.树相关8.数论9.动态规划10.计算几何11.搜索12.随机化13.其他1、基础数据结构数组链表、双向链表队列

2.1动态规划1.斐波那契数2.爬楼梯3.使用最小花费爬楼梯4.不同路径15.不同路径26.数的拆分7.分割等和子集作业1.Spreadsheets（字符串模拟）2.BeforeanExam（贪心）3.

对两边子数组的元素个数没有要求，只要元素和之间尽可能的接近；这道题目不是具有很严格的最优子结构，但是按照下面所摘录的博客思路增大一维的状态空间逼近一个不确定的目标值，（而不是固定的sum/2）可以对应到动态规划求解

这样转换之后这个问题就很类似0-1背包问题了：在n

思路一.基于动态规划1.自顶向下，得到公式首先定义函数f(n)为把长度为n的绳子剪成若干段后各段

、问题背景二、字符串的插入、删除和追加操作详解【C++】三、相关算法题【C++】一、问题背景  首先来说字符串问题是十分经典的类型，我们经常会遇到输入是字符串的题目，然后利用各种STL标准库或者是一些动态规划的方法来求解问题

题单详情-蓝桥云课动态规划：1.1.健身-蓝桥云课(lanqiao.cn)//完全背包问题#includeusingnamespacestd;#defineintlonglongconstintinf=

动态规划虽然说有一定难度，主要是找到状态转移的公式，但是也依然是有些规律可以找寻的。

Problem:5.最长回文子串文章目录思路中心扩散法DP思路‍参考中心扩散法classSolution{publicStringlongestPalindrome(Strings){if(s==null||s.length()maxLen){maxLen=r-l+1;maxStart=l;maxEnd=r;}}}}returns.substring(maxStart,maxEnd+1);}}DP

题目解析动态规划问题的特点：问题可以被划分为若干重叠子问题子问题可以通过已知的子问题求解，且子问题可以重

计算机算法分析考试：动态规划0-1背包问题，怎么算她说她没醉，却一直摇摇晃晃掉眼泪；你说你爱她，却从未想过给她一个家。要考试了，老师给划重点有一题：动态规划0-1背包问题，怎么算。

结合123.买卖股票的最佳时机III（动态规划）更好理解III中要求是最多2次交易，本题中是最多k次交易，只需要将状态扩展到2*k+1即可，其余操作都是一样的。

动态规划：状态定义：dp[i][j]表示以第i行第j列元素为最右下角的最大正方形边长。在状态转移的过程中，取到dp[i][j]的最大值即为最大边长，其平方即为答案。

动态规划状态定义：dp[i][j]表示从word1的前i个字符变换成word2的前j个字符所需的最少步数。dp[l1][l2]即为答案。

^01背包类问题说明01背包问题求解dp数组含义dp数组递推公式dp数组初始化01背包例题01背包变形01背包类问题说明传统的背包问题：存在N件物品与承载重量为W的背包，每件物品都有自己的重量w与价值v

动态规划：状态定义（状态机定义）：dp[i][0-5]分别表示到第i天结束时的状态0表示无任何操作1表示在第i天结束时完成了第一次买入操作2表示在第i天结束时完成了第一次卖出操作3表示在第i天结束时完成了第二次买入操作

思路：动态规划第一步，定义dp数组的含义。定义dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。第二步，确定状态转移方程。假设需要求以第i个元素结尾的最长递

文章目录一、121、LeetCode买卖股票的最佳时机1.1动态规划1.2动态规划-滚动数组二、122、买卖股票的最佳时机II三、123、买卖股票的最佳时机III四、188、买卖股票的最佳时机IV五、309

跳跃表解决01背包问题挺有意思的题目看算法设计与分析有跳跃点实现，解决空间复杂度，感觉好烧脑，就实现了一下结果代码usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;

300.最长递增子序列-力扣（LeetCode）(leetcode-cn.com)动态规划两层遍历计算第二层遍历中是否增加/***@param{number[]}nums*@return{number}