上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！

提示：DDU，供自己复习使用。欢迎大家前来讨论~文章目录买卖股票的最佳时机相关题目题目一：121.买卖股票的最佳时机解题思路：题目二：122.买卖股票的最佳时机II解题思路：题目三：123.买卖股票的最佳时机III解题思路总结买卖股票的最佳时机相关题目题目一：121.买卖股票的最佳时机[[121.买卖股票的最佳时机](https://leetcode.cn/problems/combination

描述有一种将字母编码成数字的方式：'a'->1,'b->2',...,'z->26'。现在给一串数字，返回有多少种可能的译码结果数据范围：字符串长度满足0=10&&num<=26){if(i==1){dp[i]+=1;}else{dp[i]+=dp[i-2];}}}returndp[nums.length()-1];}}

前言：分析这个题目的时候，就知道要这两个线段要分开，但是要保证得到最优解，那么我们在选取第二根线段的时候，要保证我们第一根线段是左边最优解并且我们选的两根线段的右端点一定是我们的数组的点（贪心思想）classSolution{public:intmaximizeWin(vector&prizePositions,intk){intn=prizePositions.size();vectormx(n

文章目录279.完全平方数解题方法：动态规划279.完全平方数给你一个整数n，返回和为n的完全平方数的最少数量。完全平方数是一个整数，其值等于另一个整数的平方；换句话说，其值等于一个整数自乘的积。

此题可用动态规划解决，首先进行阶段划分，可将解决问题的过程看作逐一为每家公司分配机器，因此按照已分配公司数量划分阶段，设变量i代表前i家公司。

目录LeetCode647.回文子串1.动态规划2.双指针法LeetCode516.最长回文子序列LeetCode647.回文子串给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。

c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123

c语言中的小小白-CSDN博客c语言中的小小白关注算法,c++,c语言,贪心算法,链表,mysql,动态规划,后端,线性回归,数据结构,排序算法领域.https://blog.csdn.net/bhbcdxb123

解法都在代码里，不懂就留言或者私信classSolution{/**本题一看就是典型的动态规划，要找以每个点为右下角的正方形的面积，然后取最大的这个题要注意找规律，我找到的规律如下：1.以第一行为右下角的

文章目录5.最长回文子串解题方法一：动态规划方法二：中心扩展5.最长回文子串5.最长回文子串给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串。如果字符串的反序与原始字符串相同，则该字符串称为回文字符串。

50道sql语句题写完）git+maven完成springboot项目（跟着黑马敲）对于每天的Java学习进行记录算法：刷题（多去刷cf上的题，每周15道）针对最近比赛薄弱的地方加强练习（图论，字符串，动态规划

62.不同路径搞清楚dp[i][j]的定义推导出公式遍历顺序，从左到右，从上到下dp的初始化动态规划中如何初始化很重要！

数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题

代码随想录训练营Day38打卡动态规划part06一、力扣322.零钱兑换给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。

代码随想录训练营Day45打卡动态规划part12一、力扣115.不同的子序列给你两个字符串s和t，统计并返回在s的子序列中t出现的个数，结果需要对109+7取模。

文章目录1、选择题1.1选择题11.2选择题22、判断题2.1判断题12.2判断题23、填空题3.1算法填空3.2填空题24、简答题1、选择题1.1选择题11、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A）。

原来简单的图论我也是可以搞出来的原来DFS放进图论真的会使难度变大原来BFS在没有出口的时候会以超指数的爆炸增长原来二叉树并不是很难原来哈希的速度远超数组原来动态规划滚动起来速度真的快原来栈是那么的有用

本文解决几个问题：动态规划是什么？解决动态规划问题有什么技巧？如何学习动态规划？刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。

给你一个整数数组cost和一个整数target。请你返回满足如下规则可以得到的最大整数：给当前结果添加一个数位（i+1）的成本为cost[i]（cost数组下标从0开始）。总成本必须恰好等于target。添加的数位中没有数字0。由于答案可能会很大，请你以字符串形式返回。如果按照上述要求无法得到任何整数，请你返回“0”。示例1：输入：cost=[4,3,2,5,6,7,2,5,5],target=9

【每日一题】LeetCode2708.最大实力值小组（一次遍历、分类讨论、动态规划）题目描述给定一个整数数组nums，表示一个班级中所有学生在一次考试中的成绩。

Java数据结构与算法：动态规划之斐波那契数列大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编。

最长公共子序列（LongestCommonSubsequence,LCS）问题是动态规划中另一个经典问题，广泛用于比较两个序列的相似度。

目录问题描述：实现代码与解析：动态规划（完全背包）:原理思路：问题描述：给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出s。

通过学习本篇文章，读者将掌握如何使用动态规划来解决这一问题，并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释，以便于理解。

动态规划中的背包问题（KnapsackProblem）是经典问题之一，通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。

300.最长递增子序列本题是子序列一套的开始。1、确定dp数组的含义本题中，正确定义dp数组的含义十分重要。dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。2、确定初始化每一个数字都可以独立构成一个子序列，所以数组初始化全部为1.3、确定递推公式在本题的遍历过程中，由于序列构成子序列是不连续删除构成的，所以递推公式不能确定为由之前某一个状态直接推到而来，所以在递推的公式中，

Leetcode刷题记录分享——数据结构（队列）PS：刷题两周了，每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode，这学期在学算法设计与分析，根据课程内容，第一周刷动态规划题目，第二周刷的贪心算法。

邻接矩阵介绍二.过程简述三.Floyd核心代码三.例题分析一.B3647【模板】Floyd.二.P2835刻录光盘四.Floyd算法的优缺点一.Floyd算法介绍Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法

-什么是01背包问题？在01背包问题中，因为每种物品只有一个，对于每个物品只需要考虑选与不选两种情况。如果不选择将其放入背包中，则不需要处理。如果选择将其放入背包中，由于不清楚之前放入的物品占据了多大的空间，需要枚举将这个物品放入背包后可能占据背包空间的所有情况。需要注意的是：01背包问题不能使用贪心思想，因为每次选取最大的并不能保证背包刚好装满，遇到01背包问题先找到题目中的“背包”和“物品”，

一.前言背包问题是动态规划的一个巨大的分支，常见的背包问题都有相对的模版，个人认为如果只是会背板子是下下之策，从长远的角度来看是不可取的，因此我想在这里分享一些个人对于背包问题的理解（会有借鉴其他大牛地方

原题链接活动-AcWing题目设有N堆石子排成一排，其编号为1,2,3,…,N。每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这N堆石子合并成为一堆。每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也不相同。例如有4堆石子分别为1352，我们可以先合并1、2堆，代价为4，得到452，又合并1、2堆，代价

文章目录数学函数math.h（cmath）头文件float.h头文件拆位拆位进阶奇偶判断质数判断电灯在c++中，会涉及到一些算法，例如递归、递推、动态规划（DP）、深搜（DFS）、广搜（BFS）……今天我们要说的是一些简单的算法数学函数

法一：三维dp数组（容易理解，但空间复杂度较高）本题的含义是从strs数组中选取子集，使其子集的个数最大，限制条件是所有子集中0和1的个数总和有要求，因此可以转化为01背包问题，从字符串数组中任取子集（每个元素只能取一次），限制条件是所取子集数组的0和1的个数总和。确定dp数组及其下标含义：dp[i][j][k]表示从下标0~i的字符串数组中任取字符串放入背包含有j个0和k个1的字符串个数，其中d

Day45动态规划第七天LeetCode198.打家劫舍dp数组含义：考虑偷前i家后的最大钱币为dp[i]递推公式：dp[i]=max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：dp[0]

决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策，这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生，按顺序连续不断地作出决策，即多阶段决策，决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择，会影响到后一阶段决策方案的选择，后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统，有4个关键值，小车受力，受力方向，摆速度，摆角，每个状态下都需要决策车的

给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],amount=11输出：3解释：11=5+5+1示例2：输入：coins=[2],amount=3输出：-1示例3：输入：coins=[1],a

子数组是数组中的一个连续部分"""defmaxSubArray(self,nums:List[int])->int:#思路：动态规划（dynamicprogramming

方法一：动态规划(滚动数组)我们用f(i)代表以第i个数结尾的「连续子数组的最大和」，那么很显然我们要求的答案就是：因此我们只需要求出每个位置的f(i)，然后返回f数组中的最大值即可。

516.最长回文子序列-力扣（LeetCode）一、题目给你一个字符串s，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。示例1：输入：s="bbbab"输出：4解释：一个可能的最长回文子序列为"bbbb"。示例2：输入：s="cbbd"输出：2解释：一个可能的最长回文子序列为"bb"。提示：1<=s.lengt

动态规划，运筹学贝叶斯是生成学习算法，生成一个概率模型判别学习算法高斯判别分析/**NB.java*Copyright2005LiangxiaoJiang*/packageweka.classifiers.gla

1.2Q-learning算法状态-动作值函数（Q函数）Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning  动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程

动态规划算法简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了解决问题的效率。

专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群

目录1.动态规划/回溯1.1最长公共子序列（牛客版,leetcode1143）1.2最长上升子序列（leetcode300）1.3最长回文子串（牛客版，leetcode5）1.4接雨水1.5重复数字的所有排列

注意事项：本题是"动态规划—01背包"和"背包模型—二维费用的背包问题"的扩展题，优化思路不多赘述，dp思路会稍有不同，下面详细讲解。题目：潜水员为了潜水要使用特殊的装备。

太爱这个dp解法了很好懂欸家人们！二维数组...牛哇牛哇题目描述给你一个整数数组nums，返回数组answer，其中answer[i]等于nums中除nums[i]之外其余各元素的乘积。题目数据保证数组nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在32位整数范围内。请不要使用除法，且在O(n)时间复杂度内完成此题。示例1:输入:nums=[1,2,3,4]输出:[24,12,8,6]示例2:输

2.动态规划思想：将原问题分解为若干个相互重叠的子问题，通过解决子问题来构建原问题的解，并存储子问题的解以避免重复计算。例子：斐波那契数列、最长公共子序列、背包问题。

最小花费爬楼梯题目题解(131)讨论(110)排行面经new时间限制：1秒空间限制：256M知识点动态规划描述给定一个整数数组cost，其中[]cost[i]是从楼梯第i个台阶向上爬需要支付的费用，下标从

力扣链接：343.整数拆分-力扣（LeetCode）dp数组的含义：dp[i]表示对i拆分，得到最大的积为dp[i]递推公式：拆成两个数是j*(i-j)，拆成三个及以上是j*dp[i-j]，所以递推公式取两者大值遍历顺序：从小到大publicintintegerBreak(intn){int[]dp=newint[n+1];dp[1]=0;dp[2]=1;for(inti=2;i<=n;i++){