算法基础－－动态规划第3页

遗传算法基础讲解

一、遗传算法基础1.什么是遗传算法？一种模拟生物进化过程的优化算法，基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。

HH予·2025-03-06 18:42

（动态规划）2915. 和为目标值的最长子序列的长度

给你一个下标从0开始的整数数组nums和一个整数target。返回和为target的nums子序列中，子序列长度的最大值。如果不存在和为target的子序列，返回-1。子序列指的是从原数组中删除一些或者不删除任何元素后，剩余元素保持原来的顺序构成的数组。示例1：输入：nums=[1,2,3,4,5],target=9输出：3解释：总共有3个子序列的和为9：[4,5]，[1,3,5]和[2,3,4]

蹉跎x·2025-03-06 17:33

算法比赛中的构造题及一些经典套路

什么是构造构造题的定义构造要求解题者通过观察问题的结果的规律，找到一种通用的方法或者模式，使得问题规模增大时，依然能够高效地得到答案如何解决构造题1.状态转移：在动态规划问题中，状态转移是核心概念。

小王Jacky·2025-03-06 09:52

算法思想-动态规划算法

这个问题看似简单，但实际上涉及递归和动态规划的思想。通过分析，我们可以发现这是一个经典的动态规划问题。二、问题分析1.理解规则第一年：只有1只小母牛。第二年：这只小母牛成长为母牛，并生下1只小母牛

#看心情·2025-03-06 04:14

蓝桥杯算法基础（36）动态规划dp经典问题详解

动态规划-动态规划方法方法代表了这一类问题（最优子结构or子问题最优性）的有一半解法，是设计方法或者策略，不是具体算法-本质是递推，核心是找到状态转移的方式，写出dp方程-形式:记忆性递归递推01背包问题有

湖前一人对影成双·2025-03-06 03:36

蓝桥杯算法基础（35）贪心算法详解

动态规划和贪心算法都是一种推导算法均用“局部最优解”来推导“全局最优解”是对遍历解空间的一种优化当问题具有最有子结构时，可用都动规，而贪心是动规的特例什么是贪心策略顾眼前-->长远-遵循某种规则，不断（

湖前一人对影成双·2025-03-06 03:06

华为OD机试 - 核酸最快检测效率 - 动态规划、背包问题（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述在系统、网络均正常的情况下组织核酸采样员和

哪吒·2025-03-06 02:57

《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和

《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.基础知识1.1什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。

-Michelangelo-·2025-03-05 22:20

记忆化搜索与动态规划

深度优先搜索和动态规划都可以解决最优解问题，即从很多解决问题的方案中找到最优的一个。很多情况下，最优解问题最直接的思维就是递归（深度优先搜索）。

好运莲莲～·2025-03-05 14:18

动态规划(记忆化搜索)

D-滑雪Michael喜欢滑雪百这并不奇怪，因为滑雪的确很刺激。可是为了获得速度，滑的区域必须向下倾斜，而且当你滑到坡底，你不得不再次走上坡或者等待升降机来载你。Michael想知道载一个区域中最长底滑坡。区域由一个二维数组给出。数组的每个数字代表点的高度。下面是一个例子12345161718196152425207142322218131211109一个人可以从某个点滑向上下左右相邻四个点之一，

HangShao99·2025-03-05 14:15

《信息学奥赛一本通编程启蒙C++版》3431-3435（5题）

区间合并信息学奥赛一本通-编程启蒙（C++版）在线评测系统[例75.2]区间合并信息学奥赛一本通-编程启蒙（C++版）在线评测系统ACWing803.区间合并（C++）ACWing803.区间合并（C++）-CSDN博客算法基础之离散化

dllglvzhenfeng·2025-03-05 05:32

Day 27 贪心算法 part01

学完贪心之后再去看动态规划，就会了解贪心和动规的区别。详细布置理论基础代码随想录455.分发饼干代码随想录

2401_83448199·2025-03-04 18:34

【动态规划】解决背包问题 Python

【动态规划】解决背包问题Python背包问题背包问题现在有3个物品篮球1kg1000元吉他3kg2000元单反4kg2500元有1个背包重4kg问怎么拿物品价值最大运用动态规划DP来解决此问题方法代码【

Alexlllly·2025-03-04 17:55

跳格子2_动态规划（python）

1.题目一、题目描述小明和朋友玩跳格子游戏，有n个连续格子组成的圆圈，每个格子有不同的分数，小朋友可以选择从任意格子起跳，但是不能跳连续的格子，不能回头跳，也不能超过一圈。给定一代表每个格子得分的非负整数数组，计算能够得到的最高分数。二、输入描述给定一个数组，第一个格子和最后一个格子首尾相连，比如：232三、输出描述输出能够得到的最高分，比如：3四、测试用例测试用例11、输入1523412、输出9

YANQ662·2025-03-04 12:17

⭐算法OJ⭐最佳买卖股票时机【贪心算法 + 动态规划】（C++实现）Best Time to Buy and Sell Stock 系列 I,II,III,IV

Vitalia·2025-03-03 23:13

算法研究员技术图谱和学习路径

基础算法：排序（快速排序、堆排序）、查找（二分查找）、递归与分治、贪心算法、简单动态规划（背包问题）、字符串匹配（KMP、Rabin-Karp）、图遍历（BFS/DFS）等。

执于代码·2025-03-03 23:09

算法基础课——第三章搜索与图论（一）

第三章搜索与图论（一）DFS与BFS的区别与联系都可以对整个问题空间进行遍历；搜索的结构都像树一样；但搜索的顺序是不同的；深度优先搜索是尽可能往深里搜，当搜到叶子节点的时候回溯；DFSDFSDFS就像一个非常执着的人，它会不断往深里搜，搜到头后回去的时候也还不是直接回到头，而是边回去边看能不能继续往前走，只有确定当前点所有路都走不了的时候，才会往回退一步；下图中的树代表整个问题空间，节点上的数字代

华北理工大学ACM协会·2025-03-03 08:14

动态规划：以找零钱问题为例

找零钱问题动态规划：以找零钱问题为例1.找零算法1.02.添加查询表后的找零算法1.13.运用动态规划进行的找零算法2.04.运用动态规划进行的找零算法2.1动态规划：以找零钱问题为例许多计算机程序被用于优化某些值

Zy_Yin123·2025-03-03 07:04

动态规划之资源分配

此题目有一个博主写的非常好，有需要去网友可以去看看：(29条消息)动态规划资源分配问题代码超详细注释！！！

小菜鸟派大星·2025-03-03 07:02

动态规划第二讲：路径问题专题

动态规划第二讲：路径问题专题1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏1.不同路径2.不同路径Ⅱ3.礼物的最大价值4.下降路径最小和5.最小路径和6.地下城游戏

爆炒脑仁·2025-03-03 02:24

分割回文串 II （动态规划dp）

通过动态规划dp,可以得出字符串之间的哪段是回文串。再通过动态规划dp，算出使区间[0,i]为回文分割串所需要的最小分割次数f[i]。最后答案为f[n-1]，时间复杂度为0(n^2)。

岁忧·2025-03-02 17:43

分割回文串 II + 动态规划】

硕风和炜·2025-03-02 16:35

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 760 数的计算

2.经典算法练习：根据蓝桥杯青少组竞赛大纲，挑选经典算法题目，提供代码实现与指导，助您夯实算法基础。3.系统化学习：从基础到进阶，循序渐进，帮助您全面提升编程能力。附上汇总贴：蓝桥杯备

热爱编程的通信人·2025-03-02 15:20

动态规划练习

概述本文基于蓝桥杯历年简单真题所作，后续也会更新一些题目。1.青蛙吃虫（最优值dp）问题描述一只名叫“雾"的小青蛙在回家的路上。路径长度为N(1≤N≤100)，沿途有许多昆虫。假设雾的原始坐标为0。雾可以静止不动，也可以向前跳跃若干个单位，跳跃的范围在A∼B之间。雾会把所有的昆虫吃掉，不管它在哪里，但它跳K次就会累了，跳不动了。给出了路径上每个位置昆虫的数量（总是小于10000）。"雾"最多能吃多

小桥流水人家44·2025-03-01 23:20

LeeCode 322-零钱兑换（经典动态规划）

322.零钱兑换（经典动态规划）前言博主是前大厂程序猿，不定期分享前端知识与算法。

等风来0212·2025-03-01 18:41

力扣-动态规划-518 零钱兑换Ⅱ

思路dp数组定义：完全背包，不限物品使用次数，使用0-i的硬币，总和小于等于j的组合方式有dp[i][j]个递推公式：if(j>=coins[i])dp[i][j]=dp[i-1][j]+dp[i][j-coins[i]];elsedp[i][j]=dp[i-1][j];dp数组初始化：第一行以及第一列初始化为1遍历顺序：左右，上下时间复杂度：代码classSolution{public:intc

夏末秋也凉·2025-03-01 18:10

【力扣-动态规划入门】【第 20 天】322. 零钱兑换

标题：322.零钱兑换难度：中等天数：第20天,第1/2题给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],amount=11输出：3解释：11=5+5+1示例2：输入：coins=[2],am

Crazy丶code·2025-03-01 18:40

力扣-动态规划-322. 零钱兑换

力扣-动态规划-322.零钱兑换322.零钱兑换题目描述给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。计算并返回可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。

猿小喵·2025-03-01 18:10

【力扣技巧之动态规划】力扣322：零钱兑换【C++】

分析这道题是一道典型的动态规划的题目。对于动态规划的题目，我们一直说有五个过程，首先要找到状态，其次确定basecase，再者定义一个适宜采用动态规划的dp数组，然后要找到状态转移方程，最后求得题解。

The Gao·2025-03-01 17:08

力扣-动态规划-322 零钱兑换

思路dp数组定义：凑齐总和为j的最少硬币个数为dp[j]递推公式：dp[j]=min(dp[j],1+dp[j-coins[i]]);dp数组初始化：dp[0]=0;遍历顺序：先背包再物品和先物品再背包是一样的，（组合问题先物品再背包，排列问题先背包再物品）,此处求的是最少硬币个数时间复杂度：代码classSolution{public:intcoinChange(vector&coins,int

夏末秋也凉·2025-03-01 17:08

动态规划（Dynamic Programming）

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种解决复杂问题的算法思想，特别适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。

六七_Shmily·2025-03-01 13:10

mysql数据推荐算法_Mahout推荐算法基础

转载自(http://www.geek521.com/?p=1423)Mahout推荐算法分为以下几大类GenericUserBasedRecommender算法：1.基于用户的相似度2.相近的用户定义与数量特点：1.易于理解2.用户数较少时计算速度快GenericItemBasedRecommender算法：1.基于item的相似度特点：1.item较少时就算速度更快2.当item的外部概念易于

爱看书的小兔纸·2025-03-01 10:15

算法系列之动态规划

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种用于解决复杂问题的算法设计技术。它通过将问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。

修己xj·2025-03-01 08:03

day37 第九章动态规划 part05

tips：1.两层for可以理解为是按顺序的。外层物品内层背包，不同物品放进背包只有一种顺序，如a,b,放时要么a在前，要么b在前，只有一种之前定好的物品的顺序；外层背包内层物品，a,b可以有a+b和b+a两种，均计入。引申：排列，ab,ba算两种排列方式组合，ab,ba算一种排列方式，如果只有ab，那也是组合数2.写算法不需要证明，找例子就行完全背包n,bagweight=map(int,inp

mvufi·2025-03-01 08:01

详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)

1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题，需要我们在n次操作，且每次操作有k种选择时，求出最终需要的最小或最大代价。

看繁星aa·2025-03-01 06:16

刷题日记 2024-11-23 力扣Q53:最大子数组和

53.最大子数组和-力扣（LeetCode）方法：动态规划练了好久的动态规划，终于会写了解法一：暴力求解第一次是这样写的，但是超时了，当个思路看publicstaticvoidmaxSubArray1(

大萌神Nagato·2025-02-28 18:19

补题蓝桥杯14届JavaB组第4题

算法：动态规划需要两个一维数组来进行dp一个用来记录到当前位置的最短时间，另一个用来记录到达当前位置传送门的最短时间到达传送门的时间需要进行判断，如果上一次传送到达传送门，需要判断上一次传送到这的位置在当前传送门的上方

大萌神Nagato·2025-02-28 18:17

数据结构与算法：动态规划dp：子序列相关力扣题（上）：300. 最长递增子序列、674.最长连续递增序列

300.最长递增子序列classSolution:deflengthOfLIS(self,nums:List[int])->int:length=len(nums)iflength==1:return1#dp[i]指的是以nums[i]为结尾的最长递增子序列的长度。dp=[1]*lengthmmax=1foriinrange(1,length):forjinrange(i):ifnums[i]>n

shanshandeisu·2025-02-28 14:46

leetcode刷题-动态规划09

代码随想录动态规划part09|188.买卖股票的最佳时机IV、309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费、股票总结188.买卖股票的最佳时机IV309.最佳买卖股票时机含冷冻期

emmmmXxxy·2025-02-28 11:27

leetcode刷题-动态规划06

代码随想录动态规划part06|322.零钱兑换、279.完全平方数、139.单词拆分322.零钱兑换279.完全平方数139.单词拆分关于多重背包，你该了解这些！背包问题总结篇！

emmmmXxxy·2025-02-28 11:57

动态规划之线性DP-安全序列

问题描述小蓝是工厂里的安全工程师，他负责安放工厂里的危险品。工厂是一条直线，直线上有n个空位，小蓝需要将若干个油桶放置在n个空位上，每2个油桶中间至少需要k个空位隔开，现在小蓝想知道有多少种放置油桶的方案，你可以编写一个程序帮助他吗？由于这个结果很大，你的输出结果需要对取模。输入格式第一行包含两个正整数n，k，分别表示n个空位与k个隔开的空位。输出格式输出共1行，包含1个整数，表示放置的方案数对取

小丽今天学代码了吗·2025-02-28 03:47

代码随想录 Day 37 | 【第九章动态规划part 01】理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯

一、理论基础理论基础无论大家之前对动态规划学到什么程度，一定要先看我讲的动态规划理论基础。如果没做过动态规划的题目，看我讲的理论基础，会有感觉是不是简单题想复杂了？

Accept17·2025-02-28 02:11

【超详细】动态规划子序列问题总结

子序列就是在一个数组中按顺序挑选若干数，子数组是连续的子序列，视为特殊的子序列问题子序列最长递增子序列300.最长递增子序列-力扣（LeetCode）https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence/description/dp[i]表示以第i个数为结尾的，前i个数中最长严格递增子序列的长度。递推得遍历之前所有的位置，并且满足第

周玄九·2025-02-28 02:41

两天速通力扣HOT100[DAY2] (55~100)

目录回溯55~62二分查找63~68栈69~73堆74~76贪心77~80动态规划81~90多维动态规划91~95技巧96~10055、全排列思路回溯基本思想：DFS+状态还原面对前方n种选择的时候，循环选择其中一种

WynnLu·2025-02-27 21:29

力扣——完全平方数

题目链接：链接题目描述：思路：用动态规划，设iii的最少数量是dp(i)dp(i)dp(i)，最多数量是iii，如1+1+…+1则dp(i)=min{i,dp(i−j∗j)+1}dp(i)=min\{i

WLKQ·2025-02-27 15:36

CSP-J/S复赛算法动态规划初步

文章目录前言动态规划动态规划常见形式动态规划求最值的几个例子1.**背包问题**2.**最短路径问题**3.**最小硬币找零问题**4.

人才程序员·2025-02-27 10:35

算法基础篇--模拟

模拟模拟的含义模拟，顾名思义就是题目让你干什么，你就干什么。考察的是将思路转化成代码的代码能⼒。这类题⼀般较为简单，属于竞赛⾥⾯的签到题（但是，万事⽆绝对，也有可能会出现让⼈⾮常难受的模拟题），我们在学习语法阶段接触的题，⼤多数都属于模拟题。现在我们就通过下面的几道题目来了解一下模拟的特点：1.多项式输出题目来源：洛谷题目链接：多项式输出题目就是下面的样子：模拟题没有什么可以详细讲解的思路，大家直

近听水无声477·2025-02-26 17:51

Java 算法和数据结构答案整理，最新面试题

Java中如何使用动态规划求解背包问题？1、定义子问题：首先确定动态规划状态，通常以物品数量和背包容量为变量定义子问题，例如dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包所能获得的最大价值。

扫地僧009·2025-02-26 13:54

T4应用增效方案解密

在应用场景方面，目前已验证制造业设备协同调度、物流路径动态规划、能源消耗实时优化等六大典型场景的有效性。研究数据显示，某汽车零部件制造商通过部署T4方案，在12个月内实现单

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

背包问题-动态规划算法(附带Python代码解析)

一.背包问题概述：给定n种物品和一个容量为capacity的背包，其中每一个物品的重量和价值已知。问：应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中的物品的总价值最大？二.分析过程：1.思路：对于每一个物品只有两种选择，第一种情况：装入当前物品；第二种情况：不装入当前物品。我们从第一个物品开始，将其重量和背包容量进行比较，如果比背包容量小，则选择将这个物品装入背包，记录它的价值（如果比背包容量大，忽略

心碎小猫p·2025-02-25 02:12

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