先看一个背包问题的简单版：如果我们暴力枚举可能会超时。但我们想一想，我们其实不关心怎么放，我们关心的是放后剩下的体积。用可行性描述即可。于是我们令f[i][j]表示前i个物品能否放满体积为j的背包。

给定一个R行C列的矩阵，表示一个矩形网格滑雪场。矩阵中第i行第j列的点表示滑雪场的第i行第j列区域的高度。一个人从滑雪场中的某个区域内出发，每次可以向上下左右任意一个方向滑动一个单位距离。当然，一个人能够滑动到某相邻区域的前提是该区域的高度低于自己目前所在区域的高度。下面给出一个矩阵作为例子：12345161718196152425207142322218131211109在给定矩阵中，一条可行的

第五章散列表巴尔加瓦算法图解——第六章广度优先搜索巴尔加瓦算法图解——第七章狄克斯特拉算法巴尔加瓦算法图解——第八章贪婪算法（上）巴尔加瓦算法图解——第八章贪婪算法（全局最优）（下）巴尔加瓦算法图解：第九章动态规划巴尔加瓦算法图解

EverydayaLeetcode题目来源：2786.访问数组中的位置使分数最大解法1：动态规划状态数组：dp[i][0]:访问下标范围[0,i]中的元素且最后访问的元素是偶数时的最大得分；dp[i][

97.交错字符串题目链接：97.交错字符串代码如下：//动态规划跟62不同路径思想类似//参考：https://leetcode.cn/problems/interleaving-string/solutions

62.不同路径题目链接：62.不同路径代码如下：//动态规划classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){intdp[m][n];for(inti=0;i

63.不同路径II题目链接：63.不同路径II代码如下：//动态规划classSolution{public:intuniquePathsWithObstacles(vector>&obstacleGrid

2.发现这是斐波那契数列的变形，也可以使用动态规划求解，状态转移方程为：dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]。

题目描述给定一个整数TTT，表示样例数。对于每个样例，给定一个整数nnn，求斐波那契数列的第nnn项。斐波那契数列定义为f(1)=f(2)=1f(1)=f(2)=1f(1)=f(2)=1，f(n)=f(n−1)+f(n−2)f(n)=f(n−1)+f(n−2)f(n)=f(n−1)+f(n−2)。结果对109+710^9+7109+7取模。输入格式第一行一个整数TTT。（1≤T≤1001≤T≤10

题目描述小eee的背包容量为mmm，现在商店里有nnn种商品。由于在梦境中，他可以零元购，商店里的每种商品都有无穷件，每件商品有一个价值wiw_iwi和体积viv_ivi。问小eee最多可以带走多少价值的商品？输入第一行两个整数表示m,nm,nm,n。（1≤m≤105,1≤n≤5001≤m≤10^5,1≤n≤5001≤m≤105,1≤n≤500）接下来nnn行，每行两个整数表示wi,viw_i,v

动态规划实现如下，其实还可以用滚动数组的方式进一步做空间优化，当前的状态只与左侧和上面的状态有关，可以只用一个一维数组表示，其自身就是上次遍历（上

砝码承重【问题描述】你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,...,WN。请你计算一共可以称出多少种不同的正整数重量？注意砝码可以放在天平两边。【输入格式】输入的第一行包含一个整数N。第二行包含N个整数：W1,W2,W3,...,WN。【输出格式】输出一个整数代表答案。【样例输入】3146【输出样例】10【样例说明】能称出的10种重量是：1、2、3、4、5、6、7、9、10、11。

--点击进入刷题地址引言：在算法的世界中，动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种非常重要的思想，它帮助我们解决了许多看似复杂的问题。

文章目录一、题目二、题解一、题目AmessagecontaininglettersfromA-Zcanbeencodedintonumbersusingthefollowingmapping:‘A’->“1”‘B’->“2”…‘Z’->“26”Todecodeanencodedmessage,allthedigitsmustbegroupedthenmappedbackintolettersusi

文章目录一、题目二、题解一、题目Givenastringcontainingjustthecharacters‘(’and‘)’,returnthelengthofthelongestvalid(well-formed)parenthesessubstring.Example1:Input:s=“(()”Output:2Explanation:Thelongestvalidparenthesess

368.LargestDivisibleSubset难度：Medium动态规划+方案还原Yesterday'sDailyChallengecanbereducedtotheproblemofshortestpathinanunweightedgraphwhiletoday'sdailychallengecanbereducedtotheproblemoflongestpathinanunweigh

背包问题阅读小提示：这篇文章稍微有点长，希望可以对背包问题进行系统详细的讲解，在看的过程中如果有任何疑问请在评论区里指出。因为篇幅过长也可以进行选择性阅读，读取自己想要的那一部分即可。

动态规划注意：用深搜或者广搜会超时dp含义dp[i,j]：从（0，0）到（i，j）的路径个数递推公式：dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-1]初始化：for(i=0,i<m,i

输入：nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出：9算法一，使用动态规划，时

1.二维代码模板2.一维代码模板二、完全背包1.朴素代码模板2.二维优化代码模板3.一维代码模板三、多重背包1.朴素做法2.优化版本四、分组背包1.朴素做法2.一维优化引言从这一篇文章开始，就开始学习动态规划了

Day46动态规划139.单词拆分classSolution{public:boolwordBreak(strings,vector&wordDict){unordered_setwordSet(wordDict.begin

我们可以使用动态规划的方法来解决这道题目。我们定义一个dpdpdp数组，其中dp[i]dp[i]dp[i]表示第i个字符串结尾的最长有效括号的长度。

题目描述动态规划这是0-1背包问题的变种，0-1背包问题是每个物品有自己的价值，求最大价值。而这里相对简单，物品只有重量，没有价值，求所有放置种数。

1444.切披萨的方案数困难118给你一个rowsxcols大小的矩形披萨和一个整数k，矩形包含两种字符：'A'（表示苹果）和'.'（表示空白格子）。你需要切披萨k-1次，得到k块披萨并送给别人。切披萨的每一刀，先要选择是向垂直还是水平方向切，再在矩形的边界上选一个切的位置，将披萨一分为二。如果垂直地切披萨，那么需要把左边的部分送给一个人，如果水平地切，那么需要把上面的部分送给一个人。在切完最后一

题目描述给你一个rowsxcols大小的矩形披萨和一个整数k，矩形包含两种字符：'A'（表示苹果）和'.'（表示空白格子）。你需要切披萨k-1次，得到k块披萨并送给别人。切披萨的每一刀，先要选择是向垂直还是水平方向切，再在矩形的边界上选一个切的位置，将披萨一分为二。如果垂直地切披萨，那么需要把左边的部分送给一个人，如果水平地切，那么需要把上面的部分送给一个人。在切完最后一刀后，需要把剩下来的一块送

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Problem:91.解码方法文章目录思路解题方法复杂度Code思路这个问题可以使用动态规划来解决。我们定义dp[i]为从第i个字符到最后一个字符的解码方法数量。

Problem:509.斐波那契数文章目录思路解题方法复杂度Code解法一（暴力搜索）解法二（记忆化搜索）解法三（动态规划）解法四（动态规划（空间O(1)））思路斐波那契数（通常用F(n)表示）形成的序列称为斐波那契数列

21级爪哇程序设计新生赛（二）序A小爪的数字集合（并查集）B小爪的得分（博弈）C小爪的博弈（博弈）Dljc和cyj玩五子棋（模拟）Eljc和雪球（模拟）FLJC的背包（动态规划）G最小公倍数（数学）H小爪的质因数

二维数组的解法记录在：代码随想录算法训练营第四十五天（动态规划篇）|01背包-CSDN博客1.dp[j]定义容量为j的背包可以背的物品的最大价值。

一、理论基础DP：如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。

本专题主要是介绍几个比较经典的题目：假设我们令f[i]为前i个的最长不下降子序列，我们会发现难以转移方程很难写（因为我们不知道最后一个数）。于是，我们令f[i]为以i结尾的最长不下降子序列，这样子我们就可以得出f[i]=max{f[j]+1}(a[j]usingnamespacestd;intn,a[100000],dp[100000];dequeq;intmain(){cin>>n;for(in

本专题主要介绍在求序列的经典问题上dp的应用。我们上次用前缀和来解决，这次让我们用dp解决把我们参考不下降子序列的思路，可以令f[i]为以i结尾的最大字段和，易得：f[i]=max(a[i],a[i]+f[i-1]);下面是AC代码：#includeusingnamespacestd;inta[200010],dp[200010],n,ans=-9999999;intmain(){cin>>n;f

2024.1.29题目来源我的题解方法一动态规划题目来源力扣每日一题；题序：514我的题解方法一动态规划定义dp[i][j]表示从前往后拼写出key的第i个字符，ring的第j个字符与12:00方向对齐的最少步数

继续我的力扣刷题之旅，在上一篇文章中，我深入探索了图算法和动态规划的高级技巧。现在，我将附上一些简单的代码示例，以展示这些算法在实际问题中的应用。

一、动态规划（DP）首先，让我们来看一个使用动态规划解决“最长回文子串”问题的代码示例：deflongestPalindrome(s:str)->str:n=len(s)ifn1ands[i]==s[i

文档讲解：背包问题二维背包问题一维分割等和子集46.整数拆分题目链接：https://kamacoder.com/problempage.php?

//leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/description/思路：本题其实就是尽量让石头分成重量相同的两堆，相撞之后剩下的石头最小，这样就化解成01背包问题了

完全背包理论基础零钱兑换II组合总和IV518.零钱兑换II题目链接：https://leetcode.cn/problems/coin-change-ii/description/思路：这是一道典型的背包问题

day40休息日#343整数拆分花了好久理解intintegerBreak(intn){vectordp(n+1,0);dp[1]=1;dp[2]=1;for(inti=3;i=1;j--//intj=1;j=1;j--//intj=1;jdp(n+1);dp[0]=1;for(inti=1;i<=n;i++){for(intj=0;j<=i-1;j++){dp[i]+=dp[j]*dp[i-1-

动态规划part01理论基础509.斐波那契数70.爬楼梯解题思路746.使用最小花费爬楼梯解题思路今天正式开始动态规划！

动态规划part0262.不同路径解题思路63.不同路径II解题思路今天开始逐渐有dp的感觉了，题目不多，就两个不同路径，可以好好研究一下62.不同路径本题大家掌握动态规划的方法就可以。

动态规划part03343.整数拆分解题思路96.不同的二叉搜索树解题思路343.整数拆分题目链接：343.整数拆分文章讲解：343.整数拆分视频讲解：343.整数拆分解题思路动态规划五部曲确定dp数组以及下标的含义

☀️短短几行代码，凝聚无数前人智慧；一个普通循环，即是解题之眼☀️  二分，贪心，并查集，二叉树，图论，深度优先搜索(dfs)，宽度优先搜索（bfs），数论，动态规划等等，路漫漫

1.AcWing2.01背包问题分析思路代码实现#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intdp[N][N];intv[N],w[N];intn,m;intmain

目录01背包题目描述优化前优化一：二维数组优化二：一维数组完全背包题目描述优化前优化一：二维数组优化二：一维数组01背包题目描述有nnn个重量和价值分别为wiw_iwi，viv_ivi的物品。从这些物品中挑选出总重量不超过WWW的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。数据范围：1≤n≤1001\len\le1001≤n≤1001≤wi,vi≤1001\lew_i,v_i\le1001≤wi,vi

目录题目描述记忆化搜索暴力搜索记忆化动态规划由搜索递归函数得到递归式直接写出递归式题目描述有nnn个重量和价值分别为wiw_iwi，viv_ivi的物品。