动态规划-背包-多重背包

Java进阶路线

details/51970091一.数据结构与算法1-1常用数据结构数组、链表、堆、栈、队列、Hash表、二叉树等1-2算法思想算法时间复杂度和空间复杂度的分析计算算法思想：递推、递归、穷举、贪心、分治、动态规划

m0_74823878·2025-02-06 07:17

leetcode-583. 两个字符串的删除操作

动态规划(dp)题目详情给定两个单词word1和word2，返回使得word1和word2相同所需的最小步数。每步可以删除任意一个字符串中的一个字符。

ggaoda·2025-02-06 01:25

【C++动态规划】1473. 粉刷房子 III|2056

本文涉及知识点C++动态规划LeetCode1473.粉刷房子III在一个小城市里，有m个房子排成一排，你需要给每个房子涂上n种颜色之一（颜色编号为1到n）。

闻缺陷则喜何志丹·2025-02-05 21:25

写万行代码地小盆友·2025-02-05 20:52

算法第五期——贪心法（Python）

目录贪心法例子：最少硬币问题贪心和动态规划例题：快乐司机思路：代码：例题：旅行家的预算思路：代码：例题：翻硬币思路代码例题：防御力思路代码贪心习题贪心法是一种算法思想，主要思想是每一步都选择局部最优。

小叶pyか·2025-02-05 13:01

01背包(回溯法)

#includeusingnamespacestd;intn;intm;intw[101];intv[101];intbest=0;intcw=0;//记录背包中当前的物品重量intcv=0;//记录背包中当前的物品价值

D52013140·2025-02-05 05:34

【算法】动态规划专题② ——LIS（最长递增子序列） python

目录前置知识问题描述DP解法小试牛刀举一反三实战演练总结前置知识【算法】动态规划专题①——线性DPpython问题描述题目是说：给定一个整数数组，找到其中最长的严格递增子序列的长度。

查理零世·2025-02-04 22:44

动态规划746. 使用最小花费爬楼梯

2.分析对于动态规划，我的考虑一直是当前情况可以由之前的情况推得，楼梯只能上1或2阶，那i只能由i-1和i-2推到，谁的花费小就走谁，那很明显，dp[i]=min(dp[i

skeete·2025-02-04 14:39

刷题汇总一览

文章目录贪心动态规划数据结构本题单设计力扣、牛客等多个刷题网站贪心贪心后悔徒步旅行中的补给问题LCP30.魔塔游戏题目使用到的思想解题分析徒步旅行中的补给问题每次我们都加入当前补给点的k个选择，同时进行升序排序

JNU freshman·2025-02-04 12:22

二维差分与二维前缀和

通过计算原数组中相邻元素的差异，形成差分数组，从而支持对原数组中任意子矩阵元素进行快速的加法或减法操作，特别适用于需要频繁修改子区域元素值且需要频繁查询子区域和的应用场景，如动态规划问题、图像处理

筱姌·2025-02-04 12:51

洛谷 P11470 昆明之泪（dp、背包）

P11470昆明之泪题目描述给定一串长度为nnn的数对序列(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)，其中xi,yix_i,y_ixi,yi都是整数。有mmm次询问，每次给定一个两个整数a,ba,ba,b，你需要先选定一个整数kkk（注意kkk可以为000），然后再选定一个正整数序列1≤p10x>0x>0的情况；最后可以发现y=min⁡(a+x,b+f[x])y=\min(a+x,b+f[x]

Flower#·2025-02-04 06:31

7.1.普通一维DP问题

普通一维DP问题在C++中，一维动态规划（1DDP）是处理线性序列问题的核心方法。这类问题的状态通常只依赖前一两个状态，可以用一维数组（或变量）存储中间结果。

赵鑫亿·2025-02-03 19:39

c++背包九讲之二维费用背包问题

一、背包九讲总述关于动态规划问题，最典型的就是背包九讲，先理解背包九讲后再总结关于动态规划的问题1、01背包问题2、完全背包问题3、多重背包问题4、混合背包问题5、二维费用的背包问题6、分组背包问题7、

永不为辅·2025-02-03 19:04

多维多重背包问题_各种背包五（二维费用背包问题）

问题二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用；选择这件物品必须同时付出这两种代价；对于每种代价都有一个可付出的最大值(背包容量)。问怎样选择物品可以得到最大的价值。

zLiM5·2025-02-03 18:33

动态规划-二维费用的背包问题

文章目录1.一和零（474）2.盈利计划（879）1.一和零（474）题目描述：状态表示：我们之前的01背包问题以及完全背包问题都是一维的，因为我们只有一个要求或者说是限制那就是背包的容量，但是这里不同这题有两个限制

炙热的大叔·2025-02-03 18:03

【二维费用的完全背包问题】

前言简单写一下算法设计与分析这门课的一次实验原题要求是用0-1背包来做，但是老师要求用完全背包来做！一、完全背包与0-1背包有什么区别？

羊毛多一点·2025-02-03 18:03

【背包问题】二维费用背包问题

一、问题二维费用的背包问题是指：对于每件物品，具有两种不同的费用，选择这件物品必须同时付出这两种费用。对于每种费用都有一个可付出的最大值（背包容量）。问怎样选择物品可以得到最大的价值。

HeyBlog·2025-02-03 18:32

潜水员 ← 二维费用的背包问题

【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/1022/【题目描述】潜水员为了潜水要使用特殊的装备。他有一个带2种气体的气缸：一个为氧气，一个为氮气。让潜水员下潜的深度需要各种数量的氧和氮。潜水员有一定数量的气缸。每个气缸都有重量和气体容量。潜水员为了完成他的工作需要特定数量的氧和氮。他完成工作所需气缸的总重的最低限度的是多少？例如：潜水员有5个气缸。每

hnjzsyjyj·2025-02-03 18:00

Floyd 算法

目录一、基础介绍二、核心思想三、核心例题1、引出为何用动态规划：2、算法：3、确定dp数组（dptable）以及下标的含义：4、确定递推公式：5、dp数组如何初始化：一、基础介绍首相简单的说一下，Floyed

ん贤·2025-02-03 11:03

动态规划学习:放苹果

放苹果一、放苹果二、思路分析三、代码实现一、放苹果有m个苹果,n个盘子,允许有的盘子空着不放,请问有多少种不同的放法二、思路分析dp[i][j]表示i个苹果放入j个盘子共有多少种放法1)、当i为0时,即苹果数为0,不放,即有1种放法,dp[0][j]=1;当j为1时,即盘子数为1个,也只有一种放法dp[i][1]=12)、当苹果数小于盘子数,永远会有空盘子出现,dp[i][j]=dp[i][i]3

我爱夜来香A·2025-02-03 11:28

DynamicPlanning动态规划学习笔记

动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

kxwsspz2001·2025-02-03 11:27

day36|（dp)leetcode 1049. 最后一块石头的重量 II , 494. 目标和 , 474.一和零

假设石头的重量分别为x和y，且x&stones){vectordp(1501,0);intsum=0;for(inti=0;i=stones[i];j--)//从大到小遍历背包容量，防止重复{dp[j]

kcwqxx·2025-02-03 05:46

代码随想录算法训练营Day38||完全背包问题、leetcode 518. 零钱兑换 II 、 377. 组合总和 Ⅳ 、70. 爬楼梯（进阶）

一、完全背包问题相较于01背包，完全背包的显著特征是每个物品可以用无数次，遍历顺序也不需要为了保证每个物品只去一次而倒序遍历。

jiegongzhu3z·2025-02-03 05:15

（每日一题）连续⼦数组最⼤和———＜动态规划-线性dp＞

1.题⽬链接：DP6连续⼦数组最⼤和2.题⽬描述：3.解法：算法思路：简单线性dp。i.状态表⽰：dp[i]表⽰：以i位置为结尾的所有⼦数组中，最⼤和是多少。ii.状态转移⽅程：dp[i]=max(dp[i-1]+arr[i],arr[i])C++算法代码：#include#includeusingnamespacestd;intmain(){//初始化intn;cin>>n;vectortemp

课堂随笔·2025-02-03 05:13

python算法和数据结构刷题[5]：动态规划

动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种算法思想，用于解决具有最优子结构的问题。它通过将大问题分解为小问题，并找到这些小问题的最优解，从而得到整个问题的最优解。

励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 20:04

鸡蛋掉落-两枚鸡蛋（从记忆化搜索到动态规划）

题目给你2枚相同的鸡蛋，和一栋从第1层到第n层共有n层楼的建筑。已知存在楼层f，满足0dp(n+1,INT_MAX);dp[0]=0;for(inti=1;i0);returncnt;}};

whyCoding_·2025-02-02 19:58

不同的子序列（Day24：动态规划）

解题思路：dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+dp[i-1][j];用s[i-1]可以，不用也可以classSolution{publicintnumDistinct(Strings,Stringt){intm=s.length(),n=t.length();int[][]dp=newint[m+1][n+1];for(inti=0;i<=m;i++){dp[i][0]=1;}for(in

_OLi_·2025-02-02 17:13

日常题解——LCA和RMQ1

Tarjan算法：DFS+并查集求LCARMQ查询区间最大最小值，st（动态规划写法）dfs序/dfn序->使用dfn编号构建的dfs序，在dfs序上rmq查询区间最小值得到的就是lca的编号，映射得到的是节点板子话不多说

xiaowang524·2025-02-02 04:07

代码随想录算法训练营第四十一天-动态规划-股票-123.买卖股票的最佳时机III

题目要求最多进行两次买卖，而且每次买卖的交易日期不能交叠，必须要独立题目的关键是拆分动规五部曲：动态数组定义dp[i][0]表示第i天不操作dp[i][1]表示第i天持有股票，可能会延续前一天已买入的状态，也可能是当天买入dp[i][2]表示第i天不持有，可能会延续前一天不持有状态，也可能是当天卖出dp[i][3]表示第i天第二次持有dp[i][4]表示第i天第二次不持有递推公式：dp[i][0]

taoyong001·2025-02-01 23:07

算法【分组背包】

分组背包是指多个物品分组，每组只能取1件。每一组的物品都可能性展开就可以了。注意时间复杂度不会升阶，O(物品数量*背包容量)。下面通过题目加深理解。

还有糕手·2025-02-01 20:18

算法篇-炼气期-STL常用函数与数据结构（上篇）

今天我们不聊金丹元婴那些唬人的大神通，来点实在的——本座夜观天相，发现菜鸟修仙者十有八九不是被红黑二叉树压断灵根，就是在动态规划的心魔劫里走火入魔。但你们可知？

Starry-Walker·2025-02-01 18:29

【算法设计与分析】实验5：贪心算法—装载及背包问题

理解装载问题及背包问题的贪心求解策略；对比分析与动态规划求解问题的算法异同；能够利用贪心算法，开展装载问题及背包问题的

XY_伊·2025-02-01 16:38

数据结构与算法之动态规划: LeetCode 877. 石子游戏 (Ts版)

石子游戏https://leetcode.cn/problems/stone-game/description/描述Alice和Bob用几堆石子在做游戏。一共有偶数堆石子，排成一行；每堆都有正整数颗石子，数目为piles[i]游戏以谁手中的石子最多来决出胜负。石子的总数是奇数，所以没有平局Alice和Bob轮流进行，Alice先开始。每回合，玩家从行的开始或结束处取走整堆石头。这种情况一直持续到没

Wang's Blog·2025-02-01 13:45

贪心算法-活动选择问题&背包问题

目录活动选择问题无重叠区间-Leetcode435分数背包问题--贪心解法贪心法0-1背包问题贪心法贪心算法的局限Setcoverproblem活动选择问题分析:/*要在一个会议室举办n个活动-每个活动有它们各自的起始和结束时间

->yjy·2025-02-01 11:30

（动态规划基础打家劫舍）leetcode 198

已知h2和h1，用已知推出未知推是求答案，回溯是给答案这里图片给出dfs暴力，再进行记录答案完成记忆化搜索，再转为dp数组#include#include#include//nums:2,1,1,2//dp:2,2,3,4usingnamespacestd;//dp[i]=max(nums[i]+dp[i-2],dp[i-1]);//nums[i]+dp[i-2]抢这家店//dp[i-1]不抢这家

维齐洛波奇特利(male)·2025-02-01 06:53

(动态规划路径基础最小路径和)leetcode 64

视频教程1.初始化dp数组，初始化边界2、从[1行到n-1行][1列到m-1列]依次赋值#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vector>grid={{1,3,1},{1,5,1},{4,2,1}};vector>dp(grid.size(),vector(grid[0].size(),0));dp[0][0]=grid[0][0

维齐洛波奇特利(male)·2025-02-01 06:52

【第八天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的回溯算法（持续更新）

1）一种常见的回溯算法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一

Long_poem·2025-02-01 06:50

【第六天】零基础入门刷题Python-算法篇-数据结构与算法的介绍-一种常见的贪心算法（持续更新）

1）一种常见的贪心算法总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：第一天Python数据结构与算法的详细介绍第二天五种常见的排序算法第三天两种常见的搜索算法第四天两种常见的递归算法第五天一种常见的动态规划算法第六天一

Long_poem·2025-02-01 06:18

拼多多面试题——算法实习生

目录算法面试概述1.手写快速排序算法2.手写归并排序算法3.手写单链表反转算法4.手写二分查找算法5.手写KMP算法6.手写堆排序算法7.手写动态规划算法8.手写深度优先搜索算法9.手写广度优先搜索算法

fpga和matlab·2025-02-01 05:07

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

动态规划——01背包问题

题目：有N件物品和一个容量是V的背包。每件物品只能使用一次（01背包）。第i件物品的体积是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。

一位不愿透露姓名的程序猿·2025-02-01 00:35

7、深入递归，DFS（深度搜索），回溯，剪枝

"逐步生成结果"类问题之数值型自上而下--递归自下而上--递推，数学归纳，动态规划1、先解决简单下的问题2、然后推广到复杂项的问题3、如果递推次数很明确，最好用迭代（即从开始，一步一步往后推）4、如果有封闭形式

zhang309841657·2025-01-31 17:34

【C++动态规划离散化】1626. 无矛盾的最佳球队|2027

本文涉及知识点C++动态规划离散化LeetCode1626.无矛盾的最佳球队假设你是球队的经理。对于即将到来的锦标赛，你想组合一支总体得分最高的球队。球队的得分是球队中所有球员的分数总和。

闻缺陷则喜何志丹·2025-01-31 17:30

【每日一道算法题】Leetcode之decode-ways解码方式问题 Java 动态规划

91.leetcode题目描述：一条仅包含字母‘A’-‘Z’的消息用下列的方式加密成数字‘A’->1‘B’->2…‘Z’->26现在给出加密成数字的密文，请判断有多少种解密的方法例如：给出的密文为“12”，可以解密为"AB"(12)或者"L"(12).所以密文"12"的解密方法是2种.importjava.util.*;publicclassSolution{publicintnumDecodin

佛系宅女·2025-01-31 13:57

LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表（Longest Increasing or Decreasing SubList）

LongestIncreasingDecreasingSubList）文章目录LeetCode刷题|Day2最长严格递增或递减子列表（LongestIncreasingDecreasingSubList）前言一、题目概述二、解题方法2.1动态规划思想

上坤·2025-01-31 08:40

leetcode 300. 最长递增子序列

题目链接思路一：动态规划分析：假设就一个元素，那么长度肯定就是1，如果是两个元素，那么只有第二个元素比第一个元素小的时候，才会是2，否则，长度还是1。

酱酱熊·2025-01-31 08:10

分支限界法 01背包 java_分支限界法解决01背包问题

之前回溯法讲了N后问题，这个问题也是对于这有多个解，但是今天讲的01背包问题是只有一个解的。下面就讲讲分支限界法的基本思想。分支限界法常以广度优先或以最小消耗(最大效益)优先的方

weixin_39530509·2025-01-31 08:39

01背包与完全背包：正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别

01背包与完全背包：正序Or倒叙遍历背包数究竟什么区别第一次写，真的菜鸡的感性理解，如有理解错误之处，希望评论区多多指导刚开始学背包问题，虽然背代码很容易，但是着实蒙蔽此篇小文希望给新手一些帮助，放代码

社恐不参团·2025-01-31 07:38

leetcode300. 最长递增子序列

2.动态规划：dp[i]代表以i索引位置结尾前面的最长递增子序列，dp[i]的推导则需要遍历其前面所有dp元素，如果i索引位置的元素较大则取前面最大值+1。代码如下，详细见注释：

kkkkuuga·2025-01-31 07:05

LeetCode-300-最长递增子序列

LeetCode-300-最长递增子序列思路1.动态规划：O(n*n)题目要求找出的是递增子序列，子序列不一定是连续的，但是要保证递增，因此可以用动态规划来维护一个不断更新的dp数组，该数组表示，以当前元素为最后一个元素的子序列的最大长度

VilliamKalin·2025-01-31 07:33

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