动态规划-DAG

LeetCode刷题--- 不同路径 II

博客个人专栏力扣递归算法题http://t.csdnimg.cn/yUl2I【C++】http://t.csdnimg.cn/6AbpV数据结构与算法http://t.csdnimg.cn/hKh2l前言：这个专栏主要讲述动态规划算法
元清加油·2024-01-10 23:23

LeetCode刷题--- 珠宝的最高价值

博客个人专栏力扣递归算法题http://t.csdnimg.cn/yUl2I【C++】http://t.csdnimg.cn/6AbpV数据结构与算法http://t.csdnimg.cn/hKh2l前言：这个专栏主要讲述动态规划算法
元清加油·2024-01-10 23:23

LeetCode刷题--- 最小路径和

博客个人专栏力扣递归算法题http://t.csdnimg.cn/yUl2I【C++】http://t.csdnimg.cn/6AbpV数据结构与算法http://t.csdnimg.cn/hKh2l前言：这个专栏主要讲述动态规划算法
元清加油·2024-01-10 23:52

day-04 字符串中的额外字符

思路动态规划，每个字符要么额外要么不是额外解题方法int[]dp=newint[n+1];dp[i]表示从字符串开头到字符串索引i位置的最少额外字符数dp[i+1]=Math.min(dp[i+1],dp
菜♕卷·2024-01-10 20:01

动态规划——最长上升子序列（LIS）

写在前面如果没看过我前面关于01背包问题（良心正解）和完全背包问题（良心正解）动态规划——多重背包问题(保姆级教学）动态规划——分组背包问题（不看后悔系列）的宝宝可以先去看看，可以让你对动态规划的理解更透彻
_snowstorm_·2024-01-10 19:31

动态规划——分组背包问题

(●’◡’●)如果没看过我前面关于01背包问题（良心正解）和完全背包问题（良心正解）以及多重背包问题（超详细版）的宝宝可以先去看看，可以让你对动态规划的理解更透彻DP核心思路分组背包问题题目思路重要变量说明
_snowstorm_·2024-01-10 19:01

动态规划——完全背包问题

写在前面由于本人实力尚浅，接触算法没多久，写这篇blog仅仅是想要提升自己对算法的理解，如果各位读者发现什么错误，恳请指正，希望和大家一起进步。(●’◡’●)完全背包问题了解完全背包问题前可以先去看看01背包问题（良心正解），先了解这个基础问题会更有利于你了解下面的完全背包问题（个人观点）题目思路重要变量说明：f[][[]:用于状态表示；w[]：记录每个物品的价值；v[]：记录每个物品的体积定义二
_snowstorm_·2024-01-10 19:00

动态规划——多重背包问题

(●’◡’●)如果没看过我前面关于01背包问题（良心正解）和完全背包问题（良心正解）的宝宝可以先去看看，可以让你对动态规划的理解更透彻DP核心思路多重背包问题题目思路重要变量说明f[][[]:用于状态表示
_snowstorm_·2024-01-10 19:00

动态规划——01背包问题

(●’◡’●)DP(动态规划）核心讲解状态表示：用一个数组f[][](数组可能是一维也可能是二维，根据具体题目具体分析）来表示某个集合，这个集合表示所有的做法，集合存的值就是对应做法的属性（一般是max
_snowstorm_·2024-01-10 19:59

【打卡】牛客网：BM77 最长的括号子串

之前字符串的题有：BM44有效括号序列用栈的方法BM60括号生成用递归的方法模板的：模板没有用到动态规划，更像一种循环遍历。代码中的细节处理很巧妙。栈专门用于储存左括号的位置。
初霁i·2024-01-10 18:04

秋招记录-搜狗

一面：1、问简历2、主要有几道算法题吧：大数相乘动态规划题有重复数字的排序数组的二分搜索问题。
文哥的学习日记·2024-01-10 18:18

动态规划——不同路径II

63.不同路径II-力扣（LeetCode）编辑https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/description/https://leetcode.cn/problems/unique-paths-ii/description/问题描述：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“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机
m0_64953392·2024-01-10 17:09

算法学习：动态规划五步曲

第一步：确定dp数组下标以及dp数组含义第二步：确定递推公式第三步：dp数组初始化第四步：确定遍历顺序第五步：打印dp数组举例斐波那契额数列112358......step1：dp[i]：表示第i个斐波那契额数为dp[i]dp[0]=1dp[1]=1dp[2]=2dp[3]=3dp[4]=5......step2：dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];step3：初始化dp[0]=1dp[1
m0_64953392·2024-01-10 17:09

算法学习：动态规划之爬楼梯问题

一、爬楼梯问题：一个楼梯共有n级台阶，每次可以走一级或者两级，问从第0级台阶走到第n级台阶一共有多少种方案。分析：爬到1阶1种方法（1)爬到2阶2种方法（1+12）爬到3阶3种方法（只能从2阶或者1阶迈上来，因此到达3阶的方法为到达1阶＋2阶的方法之和1+1+11+22+1）同理爬4阶5种方法（只能由2阶或3阶迈上来1+1+1+11+1+21+2+12+1+12+2）分析可知该问题就是斐波那契数列
m0_64953392·2024-01-10 17:09

【leetcode】329 矩阵中的最长递增路径（动态规划）

https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix/给定一个mxn整数矩阵matrix，找出其中最长递增路径的长度。对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。你不能在对角线方向上移动或移动到边界外（即不允许环绕）示例1：输入：matrix=[[9,9,4],[6,6,8],[2,1,1]]输出：4解释：
CamilleZJ·2024-01-10 16:27

矩阵中的最长递增路径

如果只使用深度优先遍历会导致超时（同一个节点的最长递增路径可能会计算多次），所以考虑引入动态规划存储每个节点的最长递增路径。
青釉Oo·2024-01-10 16:26

C语言之动态规划

动态规划（DynamicProgramming）是一种解决复杂问题的优化技术，它通过将问题分解为子问题，并记录子问题的解以避免重复计算，从而实现高效的求解。
键盘总是被暴击的程序猿·2024-01-10 16:38

【算法笔记】动态规划专题

动态规划整体结构条件抽象与状态描述【重点1】根据题目给出的限制条件，抽象出会影响决策的部分，这个条件的数量和用法，基本上就是dp领域内题目分类的依据了。
_六六_·2024-01-10 16:26

【算法专题】动态规划之斐波那契数列模型

动态规划1.0动态规划---斐波那契数列模型1.第N个泰波那契数2.三步问题3.使用最小花费爬楼梯4.解码方法动态规划---斐波那契数列模型1.第N个泰波那契数题目链接->Leetcode-1137.第
YoungMLet·2024-01-10 16:10

剑指Offer第十天——T46——动态规划

剑指OfferT46题目描述给定一个数字，我们按照如下规则把它翻译为字符串：0翻译成“a”，1翻译成“b”，……，11翻译成“l”，……，25翻译成“z”。一个数字可能有多个翻译。请编程实现一个函数，用来计算一个数字有多少种不同的翻译方法。题目代码方案代码publicstaticinttranslateNum(intnum){Strings=Integer.toString(num);char[]
是光の谢宣骞·2024-01-10 15:04

C#，C++实现：华为经典笔试题_菜单组合种类题目

解决思路：为了解决这个问题，我们可以使用动态规划的方法。我们将创建一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从第一个菜品到第i个菜品中选择，使得总卡路里数不超过j的组
不爱学习的啊Biao·2024-01-10 12:28

贪心算法（最优装载）

1、贪心算法意义2、贪心算法使用条件3、贪心算法和动态规划的区别二、贪心算法之最优装载1.问题描述2.问题分析3.代码总结前言贪心算法总是做出当前看来最好的选择，但是最后在整体上看来也是最好的选择。
陈wonton·2024-01-10 10:34

贪心算法之最优装载

与动态规划算法的不同之处是贪心算法只依赖在当前状态下做出最优选择，然后再去解做出这个选择后产生的相应的子
san.hang·2024-01-10 10:03

【大厂算法面试冲刺班】day0：数据范围反推时间复杂度

常见算法的时间复杂度规定n是数组的长度/树或图的节点数二分查找：O(logn)双指针/滑动窗口：O(n)DFS/BFS：O(n)构建前缀和：O(n)查找前缀和：O(1)一维动态规划：O(n)二维动态规划
黄油饼卷咖喱鸡就味增汤拌孜然羊肉炒饭·2024-01-10 09:06

【动态规划】【矩阵】C++算法329矩阵中的最长递增路径

作者推荐【动态规划】C++算法312戳气球题目给定一个mxn整数矩阵matrix，找出其中最长递增路径的长度。对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。
闻缺陷则喜何志丹·2024-01-10 08:52

【算法每日一练]-动态规划 （保姆级教程 篇15) #纸带 #围栏木桩 #四柱河内塔

目录今日知识点：计算最长子序列的方案个数，类似最短路径个数问题四柱河内塔问题：dp[i]=min{(p[i-k]+f[k])+dp[i-k]}纸带围栏木桩四柱河内塔纸带思路：我们先设置dp[i]表示从i到n的方案数。那么减法操作中：i可以移动到[1,i-1]中的任意一个格子。反过来可以认为：i可以从i+1到n转移过来。所以得出dp[i]=dp[i+1]+…dp[n]；（使用后缀和即可）然后除法操作
亦歌希望你变强啊·2024-01-10 08:59

深入理解 Flink（一）Flink 架构设计原理

MapReduceMapReduce执行引擎解析MapReduce的组件设计实现图Spark执行引擎解析Spark相比于RM的真正优势的地方在哪里：（Simple、Fast、Scalable、Unified）DAG
我很ruo·2024-01-10 08:57

强化学习6——动态规划置策略迭代算法，以悬崖漫步环境为例

策略迭代算法通过策略评估与策略提升不断循环交替，得到最优策略。策略评估固定策略π\piπ不变，估计状态价值函数V一个策略的状态价值函数，在马尔可夫决策过程中提到过：Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)(r(s,a)+γ∑s′∈Sp(s′∣s,a)Vπ(s′))V^{\pi}(s)=\sum_{a\inA}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma\sum_{s'\inS}p(s'|s,a)
beiketaoerge·2024-01-10 07:15

算法篇：动态规划I

声明：若未特殊标出，则默认是leedcode原题。1、1137.第N个泰波那契数列：①状态表示：dp[i]表示：第i个泰波那契数的值。②状态转移方程：以i位置的状态，最近的一步，来划分问题：dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]③初始化：dp[0]=0dp[1]=dp[2]=1④填表顺序：从左往右。⑤返回值：dp[n]classSolution{public:inttribon
骇城迷影·2024-01-10 07:45

leetcode刷题日记

一、2023.101号：121.买卖股票的最佳时机（动态规划、贪心、数组）2.两数相加(链表)2号：122.买卖股票的最佳时机II（动态规划、贪心、数组）445.两数相加II(链表)3号：123.买卖股票的最佳时机
闫三斤丶·2024-01-10 04:23

【动态规划】C++算法：446等差数列划分 II - 子序列

作者推荐【动态规划】C++算法312戳气球446.等差数列划分II-子序列给你一个整数数组nums，返回nums中所有等差子序列的数目。
闻缺陷则喜何志丹·2024-01-10 01:45

【动态规划】C++算法：403.青蛙过河

作者推荐【动态规划】C++算法312戳气球LeetCode:403青蛙过河一只青蛙想要过河。假定河流被等分为若干个单元格，并且在每一个单元格内都有可能放有一块石子（也有可能没有）。
闻缺陷则喜何志丹·2024-01-10 01:12

笔记：分布式大数据技术原理（三）Spark

年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一，与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势：运行速度快：Spark拥有DAG
WeeeicheN·2024-01-09 22:17

双机调度算法

ans:动态规划算法，最重要的是找出状态转移方程。直接上答案，后续再补充做解释：#include#definemin(a,b)((a
本道自然·2024-01-09 22:58

算法程序设计实验报告

多种方法解决算法问题题目一方法一：快速排序方法二：直接插入排序方法三：选择法排序方法四：冒泡排序题目二方法一：冒泡排序方法二：堆排序方法三：分治策略方法四：二路归并排序题目三方法一：穷举法方法二：动态规划方法三
赵丫丫·2024-01-09 21:50

微创新与稳定性的权衡

里面涉及一些业务编排，所以为了提高CPU使用率，我有两个方案：一个是简单的梳理将任务可并行的采用并行流、额外线程池等方式做并行；另外一个方案是采用基于DAG有向无环图的任务调度。
编程一生·2024-01-09 20:58

华为工程师总结的LeetCode刷题笔记提供下载，太优秀了

比如面试常考的DP（动态规划），难的是一些关键点是否能想清楚。比如你能写出动态转移方程，这题基本上就可以AC了。整个刷题实录内容，包括双子针、动态规划、二分查找、贪心算法、深度优先搜索
Python阿南·2024-01-09 19:44

【面试高频算法解析】算法练习8 单调队列

，避免出现刷了很多算法题，还是一知半解的状态专栏导航二分查找回溯（Backtracking）双指针滑动窗口深度优先搜索广度优先搜索贪心算法单调队列堆（Heap）分治（DivideandConquer）动态规划算法解析单调队列是一种特殊的队列数据结构
worxfr·2024-01-09 19:57

算法训练营Day35

#Java#动态规划开源学习资料Feelingandexperiences：不同路径：力扣题目链接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“Start”）。
momolinshaomo·2024-01-09 16:04

算法训练营Day34

#Java#动态规划开源学习资料Feelingandexperiences：动态规划的关键几个步骤：1.定义子问题：将原问题分解成较小的子问题。
momolinshaomo·2024-01-09 16:34

算法训练营Day36

#Java#动态规划开源学习资料Feelingandexperiences：动态规划：01背包理论基础：卡码网题目链接小明是一位科学家，他需要参加一场重要的国际科学大会，以展示自己的最新研究成果。
momolinshaomo·2024-01-09 16:30

【面试高频算法解析】算法练习7 贪心算法

，避免出现刷了很多算法题，还是一知半解的状态专栏导航二分查找回溯（Backtracking）双指针滑动窗口深度优先搜索广度优先搜索贪心算法单调队列堆（Heap）分治（DivideandConquer）动态规划算法解析贪心算法
worxfr·2024-01-09 15:05

01背包问题 从暴力到动态规划

1.什么是背包问题？具体题目最基本的背包问题就是01背包问题（01knapsackproblem）：一共有N件物品，第i（i从1开始）件物品的重量为w[i]，价值为v[i]。在总重量不超过背包承载上限W的情况下，能够装入背包的最大价值是多少？百度百科背包问题（Knapsackproblem）是一种组合优化的NP完全（NP-Complete，NPC）问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自
清思越·2024-01-09 09:06

0-1背包问题(Knapsack Problem)-动态规划方法（C语言递归和迭代)

0-1背包问题(KnapsackProblem)-动态规划方法（递归和迭代)前言背包0-1问题属于典型的求最大/最小子集问题范畴，它不像rod-cutting或matrix-chain-multiplication
Jasonchen1224·2024-01-09 09:31

买卖股票的最佳时机 IV（动态规划）

给你一个整数数组prices和一个整数k，其中prices[i]是某支给定的股票在第i天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成k笔交易。也就是说，你最多可以买k次，卖k次。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。示例1：输入：k=2,prices=[2,4,1]输出：2解释：在第1天(股票价格=2)的时候买入，在第2天(股票价格=4)的时候卖出，
Mi Manch.·2024-01-09 08:02

力扣123. 买卖股票的最佳时机 III

动态规划思路：最多可以完成两笔交易，因此任意一天结束后，会处于5种状态：未进行任何操作；只进行了一次买操作；进行了一次买操作和一次卖操作；再完成了一次交易之后，进行了一次买操作；完成了两次交易；第1种状态利润未发生变化
slowfastflow·2024-01-09 08:31

力扣188. 买卖股票的最佳时机 IV

动态规划思路：状态定义假设buy[i][j]是第i天进行第j笔交易，手上还买入一支股票的最大利润；sell[i][j]是第i天进行第j笔交易的最大利润；状态转移：第i天进行第j笔交易，手上还买入一支股票
slowfastflow·2024-01-09 07:28

数据结构与算法-动态规划-地下城游戏

地下城游戏恶魔们抓住了公主并将她关在了地下城dungeon的右下角。地下城是由mxn个房间组成的二维网格。我们英勇的骑士最初被安置在左上角的房间里，他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至0或以下，他会立即死亡。有些房间由恶魔守卫，因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数（若房间里的值为负整数，则表示骑士将损失健康点数）；其他房间要么是
王糍粑的小夕·2024-01-09 07:41

数据结构与算法-动态规划-最长公共子序列

最长公共子序列给定两个字符串text1和text2，返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列，返回0。一个字符串的子序列**是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。例如，"ace"是"abcde"的子序列，但"aec"不是"abcde"的子序列。两个字符串的公共子序列是这两个字符串所共同拥有的子序
王糍粑的小夕·2024-01-09 07:40

2024.1.8 Day04_SparkCore_homeWork

Nginx案例先进行数据清洗,做后续需求用1、需求一：点击最多的前10个网站域名2、需求二：用户最喜欢点击的页面排序TOP103、需求三：统计每分钟用户搜索次数学生系统案例4.RDD依赖的分类5.简述DAG
白白的wj·2024-01-09 07:37
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