资料：代码随想录(programmercarl.com)343.整数拆分题目链接：343.整数拆分-力扣（LeetCode）思路dp[i]:分拆数字i，可以得到的最大乘积为dp[i]。要把i分解成多个数的和再将它们相乘，我们从1遍历到i为止，把每个遍历到的j值，作为单个因子，把剩余的总和（i-j)分解。分解有两种，一种是（i-j）单位单个因子，也就是把i直接分解成j和（i-j）的乘积。另一种是把（

|动态规划经典问题|数据结构与算法_哔哩哔哩_bilibili先看文档后看视频对于面试的话，其实掌握01背包，和完全背包，就够用了，最多可以再来一个多重背包。

01背包理论基础学习资料：代码随想录(programmercarl.com)相关链接：题目页面(kamacoder.com)背包题目分类01背包定义有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。解法暴力解法每种物品有两种状态：取或不取，因此可以用回溯法搜索出所有组合，选出价值

算法动态规划-背包最优解文章目录算法动态规划-背包最优解前言一、动态规划概念描述（想多了解就看看，不想了解直接跳过）动态规划的核心思想可以概括为以下几个要点：二、具体case问题实例解题思路：（动态规划分析和解决

-SamLevenson1.题目描述2.题目分析与解析上一篇文章讲解了如何使用双指针与使用一个二维数组来解决，这篇文章我们看一看动态规划来解决该问题。

动态规划知识点动态规划是一种解决问题的策略，适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。动态规划的基本思想是将原问题分解为一系列子问题，通过求解子问题的最优解来得到原问题的最优解。

@代码随想录算法训练营第6周（C语言）|Day39（动态规划）Day39、动态规划（包含题目●62.不同路径●63.不同路径II）62.不同路径题目描述一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为

@代码随想录算法训练营第7周（C语言）|Day41（动态规划）Day41、动态规划（包含题目●343.整数拆分●96.不同的二叉搜索树）343.整数拆分题目描述给定一个正整数n，将其拆分为至少两个正整数的和

参考《背包九讲》《解动态规划题的基本思考方式》一、0-1背包问题题目有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。

题目：http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2806第一道后缀自动机额。。。SAM预处理，二分L，然后DP判定，用单调队列优化。代码（PS:好像网上很多代码都是有问题的，就是答案为1时会输出2。。。）：#include#include#includeusingnamespacestd;#definerep(i,x)for(inti=0;i+

#include#include#definemax(a,b)((a)>(b)?(a):(b))intknapsack(intW,intwt[],intval[],intn){inti,w;intK[n+1][W+1];//填充K()()数组//遍历每一个物品和背包容量for(i=0;i<=n;i++){for(w=0;w<=W;w++){if(i==0||w==0){K[i][w]=0;}els

这种算法是基于动态规划的思想：m[i][j]表示从i到j这条边的距离，dp[k][i][j]表示从i到j且经过{0,1,...,k-1}中若干点的最短路径。

问题描述用动态规划法求解如图所示多段图中从顶点0到9的最短路径。

**动态规划算法总结**文章目录动态规划算法总结前言一、概念理解二、题目特点三、解题步骤四、例题练习1.硬币选择2.走方格问题3.青蛙跳石头问题五、总结提升前言动态规划的内容在各种算法比赛或大厂面试中占据的不少的部分

DP（动态规划）全称DynamicProgramming，是运筹学的一个分支，是一种将复杂问题分解成很多重叠的子问题、并通过子问题的解得到整个问题的解的算法。

图源：文心一言上机题目练习整理，本篇作为动态规划的代码，因为做题入门很少找到带图的讲解（难道是因为太简单，所以没有人嘛），所以干脆自己写一份，供小伙伴们参考~第1版：在力扣新手村刷题的记录~编辑：梅头脑审核

图源：文心一言leedcode每日一题，提供了常规解法及其详细解释，供小伙伴们参考~第1版：在力扣新手村刷题的记录~方法一：递归调用，可以运行，但是不能通过较长的测试用例~方法二：动态规划，普遍适用的方法

@代码随想录算法训练营第6周（C语言）|Day38（动态规划）Day38、动态规划（包含题目●509.斐波那契数●70.爬楼梯●746.使用最小花费爬楼梯）509.斐波那契数题目描述斐波那契数，通常用F

【爬楼梯】假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？思路：【状态】 dp[i];//爬i级台阶有几种方法【初始】 dp[0]=1;//爬0级1种（不爬） dp[1]=1;//爬1级1种【递推】 dp[i]=dp[i-2]+dp[i-1];//爬i级=先爬i-1级再爬1级+先爬i-2级再爬2级，没有其他可能了【结论】 dp[n];//爬n

通过这篇博客可以使得读者更加了解强化学习关于动态规划方面的基础知识。

【单词拆分】给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。思路：首先，我们依次考虑s的前i个字母能否被分割，直到i=n；对一个确定的i，我们尝试在前i个字母中进行分割，枚举每一个分割点，如果分割点前面的部分能分割（肯定已经被计算过，直接查表即可），且分割点

文章目录前言LeetCode、1137.第N个泰波那契数【简单，动态规划】题目与分类思路一维动态规划资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者

本文将介绍Fibonacci数列的动态规划

定义给定n个矩阵{A1,A2,…,An},其中Ai与Ai+1是可乘的（i=1，2，…，n-1）。由于矩阵乘法满足结合律，所以它们的连乘积A1A2…An有不同的计算次序。不同计算次序需要的乘法次数不同，求使乘法次数最少的计算次序。输入1.第一行：矩阵个数n2.第二行：（n+1）个数字p[n+1]，其中p[i-1]和p[i]表示第i个矩阵的行和列数。输出最少乘法次数和对应计算次序。#include#i

背包概念01背包问题有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weights[i]，得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次，求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。输入：weight[1,3,4]value：[15,20,30]，最多能背重量总和为4的物品。dp[i][j]指的是在[0,i]个物品中在容量为j的背包中可选择的最大价值。如果当前容量是小于weight[i]

普通动规系列LeetCode343.整数拆分LeetCode343.整数拆分将10的结果存在索引为10的位置上，需要保证数组长度是n+1，索引的最大值是n，索引是从0开始的。n的拆分，可以拆分为i和n-i，当然i可以继续拆分。而且拆分为n-1和1的结果和n-2和2的结果的大小也是不一定的。classSolution{publicintintegerBreak(intn){int[]dp=newin

做法1：动态规划来求左边和右边最大值classSolution{public:inttrap(vector&height){//雨水能达到的最大高度为：左边最大值和右边最大值的最小值的高度intn=height.size

写在前面：1.本人是只挣扎在数模海洋的小可怜，最近同时学线性规划和动态规划，于是就有了这篇博客2.编程使用matlab3.动态规划解法参考数学建模清风动态规划课程https://www.bilibili.com

【题目描述】【代码思路】一维动态规划，最主要的是找到状态转移方程以及初始状态。状态转移方程是，要么去前一家，要么去前两家和这一家，取其中的较大值。

线性dp概述在Leetcode动态规划题解1——两要素和解题步骤中我已经对动态规划的概念、两要素以及解题步骤进行了详细的解释。在这里，主要分享一下我在leetcode上遇到的线性dp问题。

198.打家劫舍你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1号房屋(金额=1)，然后偷窃3号房屋(金额=

文章目录0打家劫舍系列1动态规划（记忆化递归）2动态规划（一维树形状态转移）0打家劫舍系列《Leetcode|线性排列|198.打家劫舍》《Leetcode|环形排列|213.打家劫舍II》《Leetcode

代码随想录算法训练营day48|198.打家劫舍，213.打家劫舍II，337.打家劫舍III198.打家劫舍解法一：动态规划213.打家劫舍II解法一：分别掐头和去尾，动态规划337.打家劫舍III解法一

适于并行计算等优点而得到了广泛的应用.本文探讨和分析了Matlab粒子群算法工具箱,并提出了基于该工具箱来实现水电站优化调度计算的方法.计算实例表明,Matlab粒子群算法工具箱可以很好地用于解决水电站优化调度问题,可获得比动态规划算法更好的精度

https://www.cnblogs.com/chihaoyuIsnotHere/p/10138087.html

【代码思路】最简单的一维动态规划问题，自底向上。

动态规划五部曲：dp数组的含义以及dp[i]的含义。

目录*连续子数组的最大和1题目描述2解题（java）2.1动态规划解析2.2空间复杂度降低2.3Java代码3复杂性分析*回文子串1题目描述2解题（Java）2.1动态规划法2.2中心扩展法*最短无序连续子数组

状态转移解题步骤：1.设计状态2.写出状态转移方程3.设定初始状态4.执行状态转移5返回最终的解斐波那契数列f[i]=f[i-1]+f[i-2]：也可以叫递推公式，或状态转移方程。f[i]就是状态的概念，从一个状态f[i-1]到另一个状态f[i]就叫状态转移。记得考虑初始状态f[0]和f[1]。1）leetcode题目1.斐波那契数列（第2332）注意：每次都要判断是否大于100000007，防止

文章目录斐波那契数爬楼梯使用最小花费爬楼梯最大子数组和打家劫舍斐波那契数思路分析设计状态量：题目提供n≤30,所以只需要开数组32就够用了；初始化状态：f[0]=0,f[1]=1这一步可以在定义数组时声明；状态转移方程：f[i]=f[i-1]+f[i-2]代码示例intfib(intn){intf[32]={0,1};for(inti=2;i&cost){intdp[1001]={0,0};for

题目链接：Leetcode746Code：classSolution{public:intminCostClimbingStairs(vector&cost){//dp[i]表示跳到第i层的花费vectordp(cost.size()+1,0);dp[0]=0;dp[1]=cost[0];intn=cost.size();for(inti=2;i<=n;i++)dp[i]=min(dp[i-1],

饭不食，水不饮，题必须刷C语言免费动漫教程，和我一起打卡！《光天化日学C语言》LeetCode太难？先看简单题！《C语言入门100例》数据结构难？不存在的！《数据结构入门》LeetCode太简单？算法学起来！《夜深人静写算法》文章目录一、题目1、题目描述2、基础框架3、原题链接二、解题报告1、思路分析2、时间复杂度3、代码详解三、本题小知识一、题目1、题目描述  数组的每个下标作为一个阶梯，第ii

文章目录线性dp斐波那契数列DP3跳台阶拓展问题dp4最小花费爬楼梯打家劫舍打家劫舍2打家劫舍3dp5到底有多少给不同的二叉搜索树dp6连续子数组最大和线性dp斐波那契数列更全的解答[1110][F(n)F(n−1)]=[F(n)+F(n−1)F(n)]=[F(n+1)F(n)][1110][F(n)F(n−1)]=[F(n)+F(n−1)F(n)]=[F(n+1)F(n)][1110][F(n)

文章目录前言LeetCode、746.使用最小花费爬楼梯【简单，动态规划线性DP】题目与分类思路资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝2W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者

解决该问题的常用方法是使用动态规划。二维数组定义一个二维数组dp[][]，其中dp[i][j

编辑距离72.编辑距离-力扣（LeetCode）动态规划：dp[i][j]代表word1到i位置转换成word2到j位置需要最少步数所以，当word1[i]==word2[j]，dp[i][j]=dp[