动态规划：状态压缩dp

动态规划（DP）---- 硬币问题（3）

今天是24年的第一天，博主在这里祝大家元旦快乐，风驰电掣，如龙腾空。在上一篇的文章，我们讲到了如何选出硬币全部组合数，这期给大家带来的是最后一期的硬币问题，限制硬币的数量我们应该怎么办？在开始前，我们先回顾一下上期讲述的硬币组合数的状态方程，如下.....dp[j]=dp[j]+dp[j-w[i]];这里的dp[j]数组的含义代表j金额所对应的硬币组合数，那么我们在这道题的基础上进行分析，限制应该
记得开心一点嘛·2024-01-16 06:40

[ACM学习] 动态规划基础之一二三维dp

课内学习的动态规划有记忆的迭代优化解的结构：原始问题的一部分解是子问题的解三要素：1.子问题2.状态的定义3.状态转移方程定义线性dp的一道例题dp[i]表示以位置i结尾的方案总数，dp[4]=2，因为
Waldeinsamkeit41·2024-01-16 06:06

【打卡】牛客网：BM92 最长无重复子数组

题目：BM71最长上升子序列(一)BM73最长回文子串BM77最长的括号子串BM92最长无重复子数组最长系列问题，基本用动态规划。BM92，用滑动窗口。
初霁i·2024-01-16 00:51

动态规划Day08(背包结束，未写完)

139.单词拆分(需要重新写)力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个非空字符串s和一个包含非空单词的列表wordDict，判定s是否可以被空格拆分为一个或多个在字典中出现的单词。说明：拆分时可以重复使用字典中的单词。你可以假设字典中没有重复的单词。示例1：输入:s="leetcode",wordDict=["leet","code"]输出:true解释:返回true因为"leetco
Punk Boy·2024-01-15 23:46

HNU-算法设计与分析-实验2

算法设计与分析实验2计科210X甘晴void202108010XXX目录文章目录算法设计与分析实验21用动态规划法实现0-1背包问题重述想法代码验证算法分析2用贪心算法求解背包问题问题重述想法代码验证算法分析
甘晴void·2024-01-15 23:09

动态规划Day07

70.爬楼梯（进阶版）卡码网：57.爬楼梯(opensnewwindow)假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬至多m(1=i)dp[j]+=dp[j-i];}}System.out.println(dp[n]);}}322.零钱兑换(求最小值)力扣题目链接(opensnewwindow)给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最
Punk Boy·2024-01-15 23:36

动态规划--完全背包问题详解2

代码随想录day45内容动态规划模块“即使到不了远方，心中也要有远方的模样。”
self-disciplin·2024-01-15 22:04

day51：完全背包（动态规划）

问题描述：有N种物品和一个容量是V的背包，每种物品都有无限件可用。第i种物品的体积是vi，价值是wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。输入格式第一行两个整数，N，V，用空格隔开，分别表示物品种数和背包容积。接下来有N行，每行两个整数vi,wi，用空格隔开，分别表示第i种物品的体积和价值。输出格式输出一个整数，表示最大价值。数据范围:0usin
追光者2020·2024-01-15 22:04

day44代码随想录|动态规划|● 完全背包● 518. 零钱兑换 II ● 377. 组合总和 Ⅳ

完全背包讲解链接：https://www.programmercarl.com/%E8%83%8C%E5%8C%85%E9%97%AE%E9%A2%98%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85.html#%E5%AE%8C%E5%85%A8%E8%83%8C%E5%8C%85有N件物品和一个最多
阿常11·2024-01-15 22:34

Day 40 动态规划 part06

Day40动态规划part06解题理解5183772道题目518.零钱兑换II377.组合总和Ⅳ解题理解518本题是一道完全背包问题，且求的是所有组合个数，不要求排列顺序，所以设dp[j]为凑成总金额j
wxw154170875·2024-01-15 22:34

day06 动态规划 背包九讲

,周内一天一题.周末算法精析✨更新地址:Royeblog动态规划背包九讲状压DP树形DP数位DP背包九讲✨01背包✍[题目]:有N件物品,可以放进一个容量为W的背包,第i件物品的体积是w[i];价值是v
小码檬·2024-01-15 22:33

动态规划--完全背包问题1

代码随想录day44动态规划模块完全背包问题“即使到不了远方，心中也要有远方的模样。”
self-disciplin·2024-01-15 22:33

动态规划day03

343.整数拆分(第二次做还是没弄明白)力扣题目链接(opensnewwindow)给定一个正整数n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。返回你可以获得的最大乘积。示例1:输入:2输出:1解释:2=1+1,1×1=1。示例2:输入:10输出:36解释:10=3+3+4,3×3×4=36。看到题目的第一想法dp，列出最大乘积找规律，发现，按照3来拆分是能达到最大乘积的dp[i]代
Punk Boy·2024-01-15 22:03

动态规划day04（01背包问题）

01背包问题(二维数组和滚动数组)本题力扣上没有原题，大家可以去卡码网第46题(opensnewwindow)去练习，题意是一样的。《代码随想录》算法视频公开课(opensnewwindow)：带你学透0-1背包问题！(opensnewwindow)，相信结合视频再看本篇题解，更有助于大家对本题的理解。这周我们正式开始讲解背包问题！背包问题的经典资料当然是：背包九讲。在公众号「代码随想录」后台回复
Punk Boy·2024-01-15 22:33

动态规划day05（背包问题）

1049.最后一块石头的重量II力扣题目链接(opensnewwindow)题目难度：中等有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。每一回合，从中选出任意两块石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为x和y，且x=stones[i];j--){dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-stones[i]]+stones[i]);}}returnsum-2*dp[target];}}494
Punk Boy·2024-01-15 22:33

动态规划 -- 01背包问题和完全背包问题

所以尝试使用动态规划来降低复杂度，使用动态规划可以将时间复杂度降低至O(nV),算法实现过程创建一个dp[][]二维数组，每个元
Lucky小黄人·2024-01-15 22:32

Day44【动态规划】完全背包、518.零钱兑换 II、377.组合总和 Ⅳ

参考资料见此还是从动态规划五部
林沐华·2024-01-15 22:01

代码随想录打卡Day 44 | 动态规划 part06

心得：完全背包：完全背包和01背包的区别在于物品时无限的，可以重复使用。因此在代码中的体现就是内圈的for要从小到大。因为初始化后，从大到小的for因j递减，前面的j还是初始的值，不会累加。而小到大的for因i递增，后面的j就会和前面的j累加在一起。关于dp初始化的问题：完全背包问题的初始化，一般情况下是vectordp(target+1,0),dp[0]=1。因为数组是从0-target，然后哦
不孑然一身·2024-01-15 22:29

动态规划Day42-Day57

动态规划01背包理论基础01背包理论基础（滚动数组）416.分割等和子集1049.最后一块石头的重量II494.目标和474.一和零动态规划：完全背包理论基础518.零钱兑换II377.组合总和Ⅳ70.
lizhiqiang502·2024-01-15 21:59

Day39 动态规划-多重背包 && 完全背包3

#include#includeusingnamespacestd;intC,n;intmain(){cin>>C>>n;vectorweight(n,0);vectorprice(n,0);vectornums(n,0);for(inti=0;i>weight[i];}for(inti=0;i>price[i];}for(inti=0;i>nums[i];}vectordp(C+1,0);for
Pepsi_I·2024-01-15 21:27

Day38 动态规划 — 完全背包

518.零钱兑换IIclassSolution{public:intchange(intamount,vector&coins){vectordp(amount+1,0);//最大组合数dp[0]=1;for(inti=0;i&nums,inttarget){vectordp(target+1,0);//组合个数dp[0]=1;for(inti=0;i=0&&dp[i]
DuanDuan0820·2024-01-15 21:57

Day40 动态规划 — 完全背包

139.单词拆分classSolution{//背包=字符串s，物品=字符串列表//完全背包，排列public:boolwordBreak(strings,vector&wordDict){unordered_setword_set(wordDict.begin(),wordDict.end());vectordp(s.size()+1,false);dp[0]=true;for(inti=1;i
DuanDuan0820·2024-01-15 21:57

动态规划Day06(完全背包)

完全背包有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]。每件物品都有无限个（也就是可以放入背包多次），求解将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件。同样leetcode上没有纯完全背包问题，都是需要完全背包的各种应用，需要转化成完全背包问题，所以我这里还是以纯完全背包问题进行讲解理论
Punk Boy·2024-01-15 21:25

怎么在蓝桥杯多拿点分

难度比较大的是动态规划。严格按要求输出，不要画蛇添足地打印类似：“请您输入…”的多余内容。能用到的函数，比如sort、next_permutation等，STL同理。
你小汁完了·2024-01-15 20:11

蓝桥杯_搜索算法(DFS和BFS)

蓝桥杯B组省赛水题1（3分）2（5分）4（11分）19分DFS/爆破3（9分）5（15分）7（21分）45分冒泡（加法乘法）6（17分）17分取余（饮料换购）8（13分）13分矩阵9（25分）25分DP(动态规划
你小汁完了·2024-01-15 20:10

Leetcode72-编辑距离，DP经典回味，深入分析

20201_022201canvas.png这是一道相当经典的动态规划问题，最初做这道题的时候，还是在大学，当时见到这题一头雾水，看了别人的解析还是不太理解，而且看状态方程时，仅仅是看到了状态的方程的“
holymanu·2024-01-15 20:03

Day 48 动态规划 9

198.打家劫舍1代码随想录1.思路本体是非常简单的动态规划问题，dp[i]就代表0-i这些家可以抢劫到的最大金额，分两种情况进行讨论。一个是抢当前的不抢之前的，一个是不抢当前的。
韩纪初·2024-01-15 20:49

【蓝桥杯/动态规划】数的计算

数的计算题目描述输入一个自然数n(n≤1000)n\(n\leq1000)n(n≤1000)，我们对此自然数按照如下方法进行处理:不作任何处理;在它的左边加上一个自然数,但该自然数不能超过原数的一半;加上数后,继续按此规则进行处理,直到不能再加自然数为止。问总共可以产生多少个数。输入描述输入一个正整数nnn。输出描述输出一个整数，表示答案。输入输出样例示例1输入6copy输出6运行限制最大运行时间
JaredYe·2024-01-15 17:25

leetcode练习——动态规划（跳跃游戏）

给定一个非负整数数组nums，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标。官方解法：https://leetcode-cn.com/problems/jump-game/solution/tiao-yue-you-xi-by-leetcode-solution/解法一：贪心算法(76ms/15.3MB)classSolution:d
StriveQueen·2024-01-15 17:38

【每日易题】Leetcode上Hard难度的动态规划题目——地下城游戏的实现

君兮_的个人主页即使走的再远，也勿忘启程时的初心C/C++游戏开发Hello,米娜桑们，这里是君兮_，博主最近一直在钻研动态规划算法，最近在Leetcode上刷题的时候遇到一个Hard难度的动态规划题，
君兮_·2024-01-15 17:02

打家劫舍（java 动态规划）

Problem:198.打家劫舍文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路1.构建多阶段决策模型：n个房屋对应n个阶段，每一个阶段决定一个房间是偷还是不偷，两种决策：偷、不偷2.定义状态：不能记录每个阶段决策完之后，小偷可偷的最大金额，需要记录不同决策对应的最大金额，也就是：这个房屋偷-对应的最大金额；这个房屋不偷-对应的最大金额。int[n][2]记录每个阶段的状态，dp[i][0]
LNsupermali·2024-01-15 16:22

Palindromic Substrings回文子串【Medium】【Python】【中心扩展】【动态规划】

LeetCode0647.PalindromicSubstrings回文子串【Medium】【Python】【中心扩展】【动态规划】ProblemLeetCodeGivenastring,yourtaskistocounthowmanypalindromicsubstringsinthisstring.Thesubstringswithdifferentstartindexesorendindex
Wonz·2024-01-15 16:29

数据结构学习 jz14剪绳子

关键词：数学动态规划快速幂这道题其实是分为两题。题目一：这道题我是没有思路的，看了k神的答案才知道有数学的方法。方法一：数学：其实中间的推导我没看，我服了。
_Rindo·2024-01-15 14:36

数据结构学习 jz19正则表达式匹配

关键词：动态规划这题确认dp状态不难，最关键也是最麻烦的是找到正确的转移方程。我参考了这位大神的答案。题目：思路：dp状态：dp[i][j]：代表字符串s的前i个字符和p的前j个字符能否匹配。
_Rindo·2024-01-15 14:06

【算法笔记】状态压缩dp（noip）

在acwing学习算法的一点思考和总结状态压缩dp可以用来解决两种问题：一种是棋盘式的，也就是表示一行有2^N种摆法，另一种是表示一类集合状压——棋盘式思路：可以类比一下蒙德里安的梦想的解题过程，每一行的状态都只会受到上一层状态的影响
Radein·2024-01-15 13:41

AcWing 构造数组 区间合并

思路：这道题第一眼来看以为是动态规划类型的题目，然而尝试了用dp的方法做，然而超时了，过了差不多一半的测试店，显示的是超时。那么应该来说动态规划是可以做的，但数据卡的比较严。
江南路漫·2024-01-15 12:36

分割等和子集（java 动态规划）

Problem:416.分割等和子集文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路该题目可以归类为0-1背包问题，具体到细节可以再归纳为背包是否装满问题1.首先判断数组元素和的奇偶性（奇数则不能划分）2.我们定义一个二维布尔类型数组，用于记录每一阶段的可选状态3.针对于动态转移方程：我们要判断最终是否可以选取一些数使其和为原来数组元素和的一半，即通过一层一层的选择数（状态转移），判断最终状
LNsupermali·2024-01-15 12:03

三角形最小路径和（Java 动态规划）

Problem:120.三角形最小路径和文章目录题目描述思路解题方法复杂度Code题目描述思路Problem:64.最小路径和本题目可以看作是在上述题目的基础上改编而来，具体的思路：1.记录一个int类型的大小的n乘nn乘nn乘n的数组（其中nnn为数组triangle的行数）用于记录每一个当前阶段的最小路径和2.大体上可以依据题意得出动态转移方程为dp[i][j]=Math.min(dp[i-1
LNsupermali·2024-01-15 12:03

珠宝的最高价值（java 动态规划）

Problem:LCR166.珠宝的最高价值文章目录解题思路思路解题方法复杂度Code解题思路思路改题目与本站64题实质上是一样的，该题目在64题的基础上将求取最小路径和改成了求取最大路径和。具体实现思路如下：1.定义一个int类型的二维数组dp大小为给定矩阵frame的行数与列数。该数组用于记录每个当前阶段的最大路径和（也是本题目的最大价值）2.动态转移方程为**dp[i][j]=Math.ma
LNsupermali·2024-01-15 12:01

Day 45 动态规划 7

70.爬楼梯代码随想录1.思路不难看出，这道题是一个完全背包计数问题，因为是排列（131和113是两种），因此背包遍历在外循环，物品遍历在内循环。#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intn,m;while(cin>>n>>m){vectordp(n+1,0);dp[0]=1;for(inti=1;i=0)dp[i]+=dp[i-j];}}cou
韩纪初·2024-01-15 10:36

Day 46 动态规划 8

139.单词拆分代码随想录1.思路（1）对背包问题的转化这道题可以很简单的转化为，目标字符串为背包，物品为字典内元素，优化目标为是否可以进行拆分。但是怎么进行dp数组的构建，是一个比较困难的问题。遍历每个物品不太现实，因为每个物品都是字符串，不可比。因此，可以遍历位置，每次判断是否可以组成物品。这是一种化间断为连续的方法。（2）dp数组dp[i]代表该i长度可以拆分为很多单词（boolean）（3
韩纪初·2024-01-15 10:36

Day 44 动态规划 6

K52.完全背包代码随想录1.思路（1）dp数组定义以及更新模式完全背包和01背包的区别可以从展开的二维背包中看出来：01背包：dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i-1][j-weights[i-1]]+values[i-1])完全背包：dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-weights[i-1]]+values[i-1])区别就在i-1上。在保持原
韩纪初·2024-01-15 10:36

上海计算机学会11月月赛 乙组题解

上海计算机学会11月月赛乙组题解本次比赛涉及算法：字符串、贪心、二分、思维、树形动态规划、乘法逆元、状态压缩、折半枚举。
超哥聊信奥·2024-01-15 09:48

代码随想录-刷题第五十五天

动态规划五步曲分析：dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的字符串word1，和以下标j-1为结尾的字符串word2，最近编辑距离为dp[i][j]。
涛声依旧9087·2024-01-15 09:20

代码随想录-刷题第五十四天

动态规划五步曲：dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的字符串s，和以下标j-1为结尾的字符串t，相同子序列的长度为dp[i][j]。注意这里是判断s是否为t的子序列。即t的长度是大于等于s的。
涛声依旧9087·2024-01-15 09:49

周赛379（排序、分类讨论、记忆化搜索(动态规划)）

文章目录周赛379[3000.对角线最长的矩形的面积](https://leetcode.cn/problems/maximum-area-of-longest-diagonal-rectangle/)排序[3001.捕获黑皇后需要的最少移动次数](https://leetcode.cn/problems/minimum-moves-to-capture-the-queen/)分类讨论[3002.
Miraclo_acc·2024-01-15 08:16

整数拆分：动态规划(c++)

leetcode343.整数拆分分析状态表示：·dp[i]表示整数i拆分乘积的最大值。转移方程：·对于每个数字i都进行一遍循环，计算(i-j)*j，(j<=i-1)，并求其与dp[i]，dp[i-j]*j的最大值，即：dp[i]=max(dp[i]，(i-j)*j，dp[i-j]*j)·与dp[i-j]*j比较是因为i-j可能小于i-j拆分的乘积。边界：·输入的整数n大于等于2，考虑到会拆分成类似
joe_170d·2024-01-15 06:39

代码随想录刷题题Day33

1单词拆分139.单词拆分思路：动态规划法（1）确定dp数组以及下标的含义dp[i]:字符串长度为i的话，dp[i]为true，表示可以拆分为一个或多个在字典中出现的单词（2）递推公式如果确定dp[j]
Big David·2024-01-15 05:47

第 14 章 程序员常用算法

代码实现14.2分治算法14.2.1分治算法介绍14.2.2分治算法的基本步骤14.2.3分治(Divide-and-Conquer(P))算法设计模式如下：14.2.4分治算法最佳实践-汉诺塔14.3动态规划算法
黄土高坡上的独孤前辈·2024-01-15 04:23

leetcode-2645 构造有效字符串的最小插入数

题目链接2645.构造有效字符串的最少插入数-力扣（LeetCode）解题思路动态规划1、定义状态d[i]为将前i个字符（为了方便编码，下标从1开始）拼凑成若干个abc所需要的最小插入数。
杜阿福·2024-01-15 03:56
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