9.动态规划

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

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，其实和一个限制是类似的，只不过给数组多加上一维而已。因此我们建立三维数组dp[i][j][k]表示我们在前i个二进制字符串中选择，要求选中的字符串中的0以及1字符的总数分别不能超过i

炙热的大叔·2025-02-03 18:03

【程序猿面试题——计算机基础知识和编程】TCP和UDP的差异是什么？

前言1.连接方式2.可靠性3.传输速度4.流量控制和拥塞控制5.数据包结构6.头部开销7.应用场景8.顺序保证9.使用的端口号总结表格总结第四届能源利用与自动化国际学术会议（ICEUA20

努力学习的大大·2025-02-03 12:40

【C++】用11个问题聊聊const八股文

4.const指针5.const函数6.const参数7.const返回值8.const对象9.在const函数中修改成员变量（既要又要）10.lambda函数与const有关系吗？

烧酒同学·2025-02-03 12:06

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

（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

HBase基础shell命令

文章目录前言一、基本命令1.创建名称空间2.删除名称空间3.查询名称空间下的所有的表4.列出所有表5.查看表是否存在6.查询表中的记录数7.创建表8.删除表（先禁再删）9.新增/修改数据10.查询一行数据

凡许真·2025-02-01 16:13

【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

分块算法详解

分块的操作1.分组2.区间加法&单点查询3.区间加法&询问区间内小于某个值x的元素个数4.区间求和&区间加法5.区间开方&区间求和6.单点插入&单点询问7.区间加法&区间前驱8.区间乘法&区间加法&单点询问9.

justin666888·2025-02-01 06:54

（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

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

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

Java小白必Java小白必看！56个项目让你秒变大神！

医院在线挂号5.网上花店销售系统6.私人牙科诊所管理系统7.医院管理住院系统8.码头船只出行管理系统9.超市积分管理系统10.保险业务管理系统11.机场航班起降协调系统12.敬老院管理系统13.网上零食销售系统

Python资料站·2025-02-01 04:32

动态规划——01背包问题

写在前面：做题博客仅为思路描述自己使用，想到哪写哪。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。分析：选定状态数组:dp[i][j]定义为前i个物品在背包总体积为j时的最优装载方法。填dp因为有top_down和bottom_up,所以要按顺序填进

一位不愿透露姓名的程序猿·2025-02-01 00:35

数据结构---栈的概念及顺序栈入栈、出栈等操作的实现（C语言）

文章目录栈的基本概念顺序栈及其操作的实现⭐1.顺序栈的初始化⭐2.顺序栈入栈操作⭐3.顺序栈出栈操作⭐4.判断顺序栈是否空⭐5.判断顺序栈是否满⭐6.遍历打印顺序栈中元素⭐7.清空顺序栈中元素⭐8.计算顺序栈元素个数⭐9.

羟基与苯·2025-01-31 20:00

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

【面试常问之python】python中的面试常考知识点

6.Python的GIL是什么7.什么是协程8.Flask和django的区别9.项目相关流程虚拟环境requestsss对象使用模块10.深浅拷贝原理现象11.Pyth

欢喜躲在眉梢里-柚子·2025-01-31 07:06

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

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III

老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历（递归三部曲）再结合动规五部曲dp数组如何定义：只需要定义一个二个元素的数组，dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历：使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti

taoyong001·2025-01-30 22:54

RabbitMQ面试题汇总

9.简单说一下RabbitMQ的缺点？10.说说Ra

Blocking The Sky·2025-01-30 21:47

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对

AI量金术师·2025-01-30 20:38

tomcat系统架构及运用

**监听器（Listeners）**9.**安全性**10.**性能调优与监控**Tomca

极致人生-010·2025-01-30 20:07

28. C语言递归：深入理解与高效应用

递归的基本结构递归应用实例1.计算阶乘2.生成斐波那契数列递归的优缺点优点缺点递归与迭代的对比阶乘的迭代实现：性能对比递归的优化：尾递归与动态规划尾递归动态规划小结前言递归是计算机科学中的一种基本思想，

涛ing·2025-01-30 18:15

【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号

s.length≤3×1040\les.length\le3\times10^40≤s.length≤3×104s[i]s[i]s[i]为‘(’或‘)’解题过程这题可以用栈来解决，还是挺简单的，困难的是用动态规划来实现

冠位观测者·2025-01-30 09:36

代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍

动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式：dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化：要给dp[0]与dp[1]来给定初始值，因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值，初始成任意值都可以，因为其值是由前面元素推导出来的遍历

taoyong001·2025-01-30 06:08

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-279.完全平方数

把目标值当作背包容量，每个平方数当作物品，题目变更为装满指定容量的背包，最小用几个物品会不会出现拼凑不出来的情况？不会，因为有数字1，对任意正整数百分百能拼凑出来因此此题目与上一道题就变得一模一样了classSolution{public:intnumSquares(intn){std::vectordp(n+1,INT_MAX);dp.at(0)=0;for(inti=1;i*i<=n;++i)

taoyong001·2025-01-30 04:57

代码随想录算法训练营第三十八天-动态规划-完全背包-139.单词拆分

类似于回溯算法中的拆分回文串题目是要求拆分字符串，问这些字符串是否出现在字典里。但这道题可以反着来考虑，从字典中的单词能不能组成所给定的字符串如果这样考虑，这个字符串就背包，容器字典中的单词就是一个一个物品问题就转化成这些物品能不能正好装满这个背包，而且这些物品可以使用多次因此这是一个完全背包类问题动规五部曲dp[j]数组含义：把题目给定的字符串能不能用字典字符串来添满。字符串长度为j时，能被字典