期望概率DP【整理】简单的数学期望和概率DP【整理】简单的数学期望和概率DP-nimphy-博客园期望&概率dp总结期望&概率dp总结_十分残念的博客-CSDN博客期望&概率dp总结_十分残念的博客-CSDN博客概率dp+期望dp题目列表（一）概率dp+期望dp题目列表（一）-知る奇迹に-博客园概率DP/期望DPhttp://www.cyzuo.cn/index.php/archi

动态规划  动态规划（英语：Dynamicprogramming，简称DP）是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。  动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。  动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根

背包基础：01背包：每样东西只能选一个模板：滚动数组优化#includeusingnamespacestd;constintN=1010;intv[N],w[N];//存第i个物品的体积和价值intn,m;intf[N];//f存状态，行表示物品，列表示背包大小intmain(){cin>>n>>m;for(inti=1;i>v[i]>>w[i];for(inti=1;i=v[i];j--)//j

文章目录一、常见错误代码细节其它二、一些技巧一、动态规划DP设计DP优化二、字符串三、数学数论等计数四、博弈五、树上问题六、图论七、网络流八、数据结构九、其它三、一些公式组合数二项式反演min/max容斥扩展单位根反演

1，什么是DP动态规划（DynamicProgramming简称DP）是一种解决多阶段决策问题的数学优化方法。它通过将复杂问题划分为若干个子问题，并采用递推的方式求解子问题，最终得到原问题的最优解。动态规划的核心思想是利用已经解决过的子问题的解来求解当前问题，以减少计算量。具体而言，动态规划通常包括以下几个步骤：定义状态：将原问题划分为若干个子问题，并定义状态表示问题的子解。建立状态转移方程：根据

509.斐波那契数力扣题目链接思路动态规划dp[i]的定义为：第i个数的斐波那契数值是dp[i]状态转移方程dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2];初始化：dp[0]=0;dp[1]=1;从前往后遍历矩阵快速幂通项公式代码动态规划

目录理解dp一些注意的点：遍历方式特殊的边界状态空间的维度状态的定义i最大子数组和理解dp动态规划关键：1.状态定义2.状态出口3.状态转移方程：如何缩小问题规模递归+记忆化一些注意的点：遍历方式要保证状态转移方程右边的状态先于左侧的状态被求出并存储特殊的边界状态转移方程可能不适用一些特殊的边界，典型的异常是数组溢出以下面的题目为例：给定一个三角形triangle，找出自顶向下的最小路径和。每一步

题目描述小明对搭积木非常感兴趣。他的积木都是同样大小的正立方体。在搭积木时，小明选取m块积木作为地基，将他们在桌子上一字排开，中间不留空隙，并称其为第0层。随后，小明可以在上面摆放第1层，第2层，……，最多摆放至第n层。摆放积木必须遵循三条规则：规则1：每块积木必须紧挨着放置在某一块积木的正上方，与其下一层的积木对齐；规则2：同一层中的积木必须连续摆放，中间不能留有空隙；规则3：小明不喜欢的位置不

思路：动态规划dp[i][j]表示i和j之间的最长回文子串长度dp[i][i]=1,如果s[i-1]==s[i],dp[i-1][i]=2;查找长度为3~s.length()的回文子串对子串的每个字符i

题目链接题意：在n个数的数组中找m个数的严格递增子序列思路：动态规划dp[i][j]代表以a[i]结尾并且长度为j的子序列方案数则有状态转移方程：其中a[i]#defineendl'\n'#definelllonglong

1143.最长公共子序列(注意递推的逻辑)思路DP数组含义递推公式初始化完整版重要：该解法是否保持了元素顺序总结1035.不相交的线（注意思路）思路完整版53.最大子序列和思路1：贪心思路1完整版思路2：动态规划

蒙德里安的梦想dp（1/100）思路之前笼统地写过，第E题具体看注释#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;constintN=12,M=1>n>>m,n||m){//预处理连续偶数个0的状态为true，连续奇数个0的状态为falsefor(inti=0;i>j&1){if(cnt&1)st[i]=false;cnt=0;}elsecnt++;}if

二、解题动态规划dp[i]表示第i个丑数，第n个丑数即为dp[n]。最小的丑数是1，因此dp[1]=1；定义三个指针p2，p3，p5，表示

DTW算法采用了动态规划DP（dynamicprogramming）的方法来进行时间规整的计算，可以说，动态规划方法在时间规整问题上的应用就是DTW。

由此，我们考虑使用动态规划dp来简化暴搜的过程解题思路确定好了使用dp，我们就要来分析dp的重中之重：动态转移方程转移方程的确定取数要求我们这个数%k==0，我们就要考虑将dp数组与给出的数字和加和的余数相联系起来

目录300.最长递增子序列思路代码674.最长连续递增序列思路代码718.最长重复子数组思路代码代码随想录300.最长递增子序列思路思路：动态规划dp[i]表示从0-i的数组的最长严格递增子序列的长度if

04-04下午5.48.47.png示例1:输入:rowIndex=3输出:[1,3,3,1]示例2:输入:rowIndex=0输出:[1]示例3:输入:rowIndex=1输出:[1,1]题解思路1:动态规划

1.股票交易在股票买卖的最佳时机问题中，给定一个数组，数组中的每个元素代表某一天的股票价格。你可以进行多次买入和卖出，但是必须在再次购买前卖出之前的股票。目标是找到最大的利润。动态规划可以用于解决股票交易类的问题，其中最常见的问题是股票买卖的最佳时机问题（BestTimetoBuyandSellStock）。2.题目1）力扣https://leetcode.cn/problems/best-tim

==1排序（ArrayList，sort）题目描述输入描述输出描述输入输出样例示例1运行限制2小明的彩灯（差分）输入输出样例示例1运行限制3绝世武功（二阶差分算法）输入输出样例示例1运行限制4走迷宫（动态规划

严格递增：不能有相同的，必须全部递增1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示dp[i]表示：以i位置元素为结尾的所以子序列中，最长的递增子序列2.状态转移方程dp[i]等于什么根据子序列的长度可以分两种情况：1.长度为12.长度大于1长度大于1时，找前面的状态表示里最大的一个加1就是该位置的状态表示3.初始化保证填表的时候不越界表里所有值初始化为1，刚好就不用考虑第一种情况，直接

连续相同的数不算是摆动序列单独一个或不相等的两个数算是摆动序列1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示dp[i]表示：以i位置为结尾的所有子序列中，最长的摆动序列的长度但是i位置的值可能是下降后的，也可能是上升后的，所以细分为两种状态表示f[i]表示:以i位置为结尾的所有子序列中，最后一个位置呈现“上升”趋势最长的摆动序列的长度f[i]表示:以i位置为结尾的所有子序列中，最后一个

一动态规划DP(DynamicProgramming)定义：动态规划是分治思想，大事化小，小事化了的思想。动态规划的特点：把原来的问题分解成相似的几个子问题。所有的子问题都只需要解决一次。

1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示dp[i]表示：以i位置元素为结尾的所有的子串里面，有多少个在base中出现过2.状态转移方程dp[i]等于什么如果是单个字母的子串，肯定会在base中出现，所以分为两种情况：1.长度为12.长度大于1dp[i]+=dp[i-1]（因为dp表都初始化为1，所以直接+=）3.初始化保证填表的时候不越界因为最差情况也有一种，所以只需要把dp表全

解释：数组中子数组中相邻数值一升一降称为湍流子数组示例1：1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示因为i位置是有两种情况：1.上升趋势2.下降趋势所以需要定义两种状态表示来把两种情况分开f[i]表示：以i位置结尾的所有子数组中，最后呈现“上升”趋势下的最长湍流子数组g[i]表示：以i位置结尾的所有子数组中，最后呈现“下降”趋势下的最长湍流子数组2.状态转移方程两种状态表示遇到不同

1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示dp[i]表示：[0,i]区间内的字符串，能否被字典中的单词拼接而成（存ture或false）2.状态转移方程dp[i]等于什么根据最后一个位置，来划分问题（最后n个字符构成一个单词）设j为最后一个单词起始位置的下标0&wordDict){//优化unordered_sethash;for(autoe:wordDict)hash.inser

1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示dp[i]表示：以i位置为结尾的所有子数组中有多少个等差数列2.状态转移方程dp[i]等于什么以i位置为结尾的等差数列，也就是说i位置必须和i-1，i-2位置构成等差数列，否则前面的数再多也没有意义也就是分为两种情况：1.c-b==b-a(和前两个位置构成等差)2.c-b!=b-a(和前两个位置不构成等差)dp[i]=c-b==b-a?dp

必须是连续的子数组1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示以i位置为结尾dp[i]表示：以i位置为结尾的所有子数组中的最大和2.状态转移方程dp[i]等于什么以i位置为子数组的结尾，那么i位置一共有两种情况1.长度为12.长度大于1dp[i]=max(nums[i],dp[i-1]+nums[i]);3.初始化保证填表的时候不越界因为要用到i-1位置的值，所以加一个虚拟节点防止越

1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示因为要考虑负数情况，负数乘以最大数就等于最小数了，负数乘以最小数就是最大数了f[i]表示：以i位置为结尾的所以子数组中最大乘积g[i]表会：以i位置为结尾的所以子数组中最小乘积2.状态转移方程分为两种情况：1.长度为12.长度大于1f[i]=max(nums[i],f[i-1]*nums[i],g[i-1]*nums[i])f[i]=min

1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示f[i]表示：以i位置元素为结尾的所有子数组中乘积为正数的最长长度g[i]表示：以i位置元素为结尾的所有子数组中乘积为负数的最长长度2.状态转移方程i位置可分为两种情况：1.长度为12.长度大于1f表g表：3.初始化保证填表的时候不越界创建一个虚拟节点，初始化为04.填表顺序为了填写当前状态的时候，所需要的状态已经计算过了从左往右，两个表一

因为数组是环形的，所以子数组最大和有两种情况：一个数组内所以数的和是固定的，如果阴影部分是最大子数组和，那么空白部分就是最小子数组和，因此：第二种情况下，只需要求得最小子数组和，再用sum-min，就能得到最大子数组和。1.状态表示是什么？dp表中里的值所表示的含义就是状态表示创建两个dp表，分别存储最大子数组和和最小子数组和f[i]表示：以i位置为结尾的所有子数组中的最大和g[i]表示：以i位置

目录题目：213.打家劫舍II示例1示例2示例3提示：解题思路解题代码（1）动态规划dp数组（2）动态规划滚动数组解题感悟题目：213.打家劫舍II难度：中等题目：你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋

(Problem-E-Codeforces)思路：我们可以定义两个dp数组，分别表示最高点为i向左能爆破的数量和向右的数量那么dp（向左爆破的数量）应该是从i向左找到第一个j,使得A[i]-(i-j-1)>A[j],也就是说中间那部分一定可以使用等差数列计算，而小于j的部分则是dp[j]那么我们可以推出dp(i)=dp(j)+cost(j,i)(使用等差数列计算);那么找第一个满足A[i]-(i-

推荐一个视频，动态规划DP0-1背包，这是我认为讲得最为通透的。

动态规划DP3.动态规划DP什么是动态规划动态规划和其他算法的区别解题方法解题步骤[509.斐波那契数](https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/)(

647.回文子串力扣题目链接思路动态规划dp[i][j]表示[i,j]的子字符串是否为回文字符串递推公式：s[i]!

题目描述题目分析动态规划dp[i]表示前i个字符串解码方法的个数。classSolution{public:intnumDecodings(strings){intn=s.size()

题目描述解题思路这道题是一道很典型的动态规划问题，其中要求走到某点的权值和最大。从一点走到另一点直线距离不能超过3。那么我们先得出动态规划的最终条件DP动态规划的最终条件dp[x][y]=max(所有可能来这个点的dp值）+dp[x][y]所以说我们就要求max里的内容题给限制条件题目给的限制条件是直线距离不能超过3，那么假如在（x,y)这个点那么我只可能从减掉以下坐标的点来direct=[(0,

下面介绍4种方法：1.动态规划dp[n]：表示到达第n层台阶有dp[n]种方法转移方程：dp[n]=dp[n-1]+dp[n-2](n>2);其中dp[1]=1,dp[2]=2;简单分析：假设我们要走到第

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方法：动态规划dp[i][j]表示以i-1为结尾的数组nums1和以j-1为结尾的数组nums2的最长重复子数组result表示此时（最终）最长重复子数组的长度外层循环是对数组nu

动态规划解题一般思路：1、状态表示，一般用一个数组表示一个集合，集合的属性是最大值、最小值等2、状态转移，一般将集合进行划分，以最后一个数值为划分位置。具体讲解视频习题-“摘花生”

https://leetcode-cn.com/problems/russian-doll-envelopes/在看labuladong的算法书的时候，里面提到了这道信封嵌套问题。当我们面对一个陌生的题目时，首先要想的就是如何将其转换成我们熟悉的问题。信封嵌套问题其实本质上就是一个二维的递增子序列问题。但是对二维的问题我并没有接触过，而一维的递增子序列我却很熟悉，之前已经做过两道了。于是便可以考虑

示例1:输入:"(()"输出:2解释:最长有效括号子串为"()"示例2:输入:")()())"输出:4解释:最长有效括号子串为"()()"考点：动态规划dp解题思路：dp[i]表示以i结尾的字符串，形成的最大有效括号长度

392.判断子序列力扣题目链接思路动态规划dp[i][j]表示分别以s[i-1]和t[j-1]结尾的相同子序列的长度递推公式：if(s[i-1]==t[j-1])dp[i][j]=dp[i-1][j-1

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“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。问总共有多少条不同的路径？示例1：输入：m=3,n=7输出：28示例2：输入：m=3,n=2输出：3解释：从左上角开始，总共有3条路径可以到达右下角。向右->向下->向下向下->向下->向右向下->向右->向下示例3：

动态规划dp[i][j]表示s1[0,i]和s2[0,j]的最长公共子序列。

最近一直在学习SGBM算法，作为一种全局匹配算法，立体匹配的效果明显好于局部匹配算法，但是同时复杂度上也要远远大于局部匹配算法。算法主要是参考StereoProcessingbySemiglobalMatchingandMutualInformation，里面有讲完整的算法实现。OpenCV中实际上是提供了SGBM类进行SGBM算法的实现。#include#include#include#incl

Apollo6.0的EMPlanner(1)：路径规划的动态规划DP过程-知乎Apol

动态规划DP数组以及下标的含义递推公式初始化遍历顺序打印DP数组五部曲509.斐波那契数classSolution:deffib(self,n:int)->int:#确定数组和下标的含义,运用一维数组ifn

(1)关于动态规划的定义:之前买的假书害人捏......不过有个问题没说错,动态规划和递归很相似,但是动态规划利用分治法,把大问题转化为子任务,当计算出一个子任务的结果将储存起来,避免对于同一个子任务的重复计算但其实根据某本书的写法,就是给递归套了一层存储的壳子......个人感觉这个做法不是很地道,递归可以理解为从上而下进行的,从大任务开始,然后等待着小任务的的返回结果确认大任务的值.而动态规划