ACM-动态规划-背包

论单调队列优化DP

-endl\n-博客园【动态规划】选择数字（单调队列优化dp）_哔哩哔哩_bilibili背景：最近作者快被DP逼疯了，写篇博客做记录。
VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

数组中最长递增子序列问题的深入研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析
cloudman08·2025-03-16 01:24

dp背包问题

有NN件物品和一个容量是VV的背包。每件物品只能使用一次。第ii件物品的体积是vivi，价值是wiwi。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。
|CXHAO|·2025-03-15 13:53

第13章贪心算法

—拿单位价值最高的只关注局部最优----关注拿一张的最大值拆解-----拿三次最大的纸币不适用于桌面三件物品，每个物品都有重量和价值，wv695733承重为8，求不超过背包承重情况下最大价值只能选一件，
厨 神·2025-03-15 09:56

贪心算法简介（greed）

接下来就了解一下自己对贪心的理解，如果学习算法的化建议优先学习动态规划，动态规划相对于其他算法来说很简单。但是，贪心算法跟动态规划不同，非常难，贪心讲究策略
神里流~霜灭·2025-03-15 09:55

数学建模之数学模型-3：动态规划

文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下
^ω^宇博·2025-03-15 08:13

【动态规划1】

力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题，做动态有5步：1.确定dp[i]含义，表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序，从递推公式可以知道
m0_46150269·2025-03-15 08:40

贪心算法在背包问题上的运用（Python）

背包问题有n个物品，它们有各自的体积和价值，现有给定容量的背包，如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和？这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题)，也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。
MATLAB卡尔曼·2025-03-15 08:08

笔试刷题专题（一）

文章目录最小花费爬楼梯（动态规划）题解代码数组中两个字符串的最小距离（贪心（dp））题解代码点击消除题解代码最小花费爬楼梯（动态规划）题目链接题解1.状态表示：以i位置为结尾的最小花费2.状态转移方程：
英雄不问出处～·2025-03-15 03:48

【动态规划】任务分配问题

题目来自贵大OJ题目描述：给定n个零件需要的加工时间，分配到两台机床上加工，使得两台机床完成加工的时间尽可能同步。设计一个穷举搜索算法求解该问题。例如，有3个零件，加工时间分别为2、5和3，那么把加工时间为2、3的两个零件分配到一台机床上加工，把加工时间为5的零件分配到另一台机床上加工，两台机床能同时完工。输入描述：每组数据的第一行是一个整数n(1#includeusingnamespacestd
精神小猿·2025-03-15 02:41

代码随想录 Day 42 | 【第九章 动态规划 part 05】完全背包、518. 零钱兑换 II、377. 组合总和 Ⅳ、70. 爬楼梯 （进阶）

一、完全背包完全背包视频讲解：带你学透完全背包问题！和01背包有什么差别？遍历顺序上有什么讲究？
Accept17·2025-03-14 22:41

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

.整数二分（二分答案）：2.浮点数二分（考不到）2.前缀和、差分1.前缀和一维：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型
-777.·2025-03-14 16:45

面试基础---面试刷题推荐 动态规划算法：背包问题与最长公共子序列

动态规划算法：背包问题与最长公共子序列引言：动态规划的核心思想动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法思想，通过将问题分解为子问题，并保存子问题的解，避免重复计算，
WeiLai1112·2025-03-14 11:40

最长递增子序列（中等）动态规划

文章目录题目描述示例1：示例2：示例3：提示：参考代码题目描述给你一个整数数组nums，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。示例1：输入：nums=[10,9,2,5,3,
不太灵光的程序员·2025-03-14 07:39

笔记：代码随想录算法训练营第35天： 01背包问题 二维、 01背包问题 一维 、LeetCode416. 分割等和子集

学习资料：代码随想录这一块儿学得挺痛苦注：文中含大模型生成内容动态规划：01背包理论基础卡码网第46题思路：五部曲定义：dp[i][j]为第i个物品背包容量为j，能装下的最大价值递推公式：dp[i][j
jingjingjing1111·2025-03-14 07:08

代码随想录训练营算法第三十四天|动态规划|62.不同路径、63. 不同路径 II、343. 整数拆分、96.不同的二叉搜索树。

62.不同路径62.不同路径-力扣（LeetCode）代码随想录还是不太熟悉怎么递推，用dp[i][j]代表走到第i行j列有多少路线，而i行j列可以通过[i-1][j]和[i][j-1]分别走一步得到。classSolution{public:intuniquePaths(intm,intn){vector>dp(m+1,vector(n+1,0));for(inti=1;i>&obstacleG
weixin_64181248·2025-03-13 18:40

动态规划详解(方格拿金币最大)【C语言】-第一篇

我们先来看看题目吧有一个NxN的方格,每一个格子都有一些金币,只要站在格子里就能拿到里面的金币。你站在最左上角的格子里,每次可以从一个格子走到它右边或下边的格子里。请问如何走才能拿到最多的金币。输入格式第一行输入一个正整数n。以下n行描述该方格。金币数保证是不超过1000的正整数。输出格式最多能拿金币数量。样例输入3133222312样例输出11数据规模和约定nintt[1000][1000];i
fuill·2025-03-13 15:52

每天一道算法题【蓝桥杯】【最小路径和】

思路使用dp表解决问题使用DP表的思路分析在解决最小路径和问题时，动态规划（DP）是一种非常有效的方法。
桦0·2025-03-12 22:12

DP 问题 -- LQR中的DP问题

深入地介绍线性二次调节问题（LinearQuadraticRegulator,LQR），并详细说明它作为动态规划（DP）的一个经典应用问题的求解过程。
BineHello·2025-03-12 02:22

动态规划双剑合璧：C++与Python征服洛谷三大经典DP问题

动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题，通过C++与Python双语言对比实现，彻底掌握DP精髓！
三流搬砖艺术家·2025-03-11 09:03

回溯法-子集树递归树-装载问题

回溯法深度优先策略（回忆深度优先遍历二叉树思路）解题步骤：1)针对所给问题，定义问题的解空间；例如，n个物品的0-1背包问题所对应的解空间树是一棵子集树。
王安安的记录·2025-03-11 07:53

简单区分 五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界）

一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题，分割成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立，且与原问题相同，然后各个击破，分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则，应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜？每个子问题是否规模相同或怎样才
土味儿~·2025-03-11 06:42

动态规划经典算法详解与C++实现

动态规划经典算法详解与C++实现动态规划（DynamicProgramming）是解决复杂问题的重要方法，通过将问题分解为重叠子问题并记录中间结果实现高效计算。
金外飞176·2025-03-11 00:54

leetcode 2024春招冲刺百题计划——动态规划+数论

在忙八股，先发出来吧，万一有人需要呢先更数论和动态规划目录动态规划篇数论篇动态规划篇70.爬楼梯一眼斐波那契数列。想更进一步可以找一下矩阵写法。
云深沐子兮·2025-03-10 23:12

LeetCode 动态规划 环形子数组的最大和

环形子数组的最大和给定一个长度为n的环形整数数组nums，返回nums的非空子数组的最大可能和。环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。形式上，nums[i]的下一个元素是nums[(i+1)%n]，nums[i]的前一个元素是nums[(i-1+n)%n]。子数组最多只能包含固定缓冲区nums中的每个元素一次。形式上，对于子数组nums[i],nums[i+1],…,nums[j]，不存在
软行·2025-03-10 08:56

动态规划-序列问题

最长公共子序列//最长公共子序列#includeusingnamespacestd;constintN=1e3;//s1s2的最大长度strings1,s2;intdp[N][N];//表示s1的前i个字符和s2的前j个字符的最长公共子序列长度//常规方法，空间复杂度为o(s1.size()*s2.size())intmain(){cin>>s1;cin>>s2;for(inti=0;i最长递增子
祝余呀·2025-03-10 02:10

Manus使用指南（机不可失）

Manus是一款功能强大的通用型AIAgent，能够通过自主任务分解、工具调用和动态规划，帮助用户高效完成复杂任务。
Real Man★·2025-03-10 01:08

Leetcode 3473. Sum of K Subarrays With Length at Least M

SumofKSubarraysWithLengthatLeastM1.解题思路2.代码实现题目链接：3473.SumofKSubarraysWithLengthatLeastM1.解题思路这一题我的思路上同样走的是动态规划的思路
Espresso Macchiato·2025-03-09 22:41

01背包问题简介

01背包问题是动态规划算法中非常经典的一个问题，广泛应用于优化选择场景。
天狼星——白羽·2025-03-09 13:55

【动态规划-斐波那契类型】4.打家劫舍

题目难度：中等题目内容：你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1号房屋(金额=1)，然后偷窃3号房屋
努力的泽泽·2025-03-09 07:54

【动态规划-斐波那契类型】5.删除并获得点数

题目难度：中等题目内容：给你一个整数数组nums，你可以对它进行一些操作。每次操作中，选择任意一个nums[i]，删除它并获得nums[i]的点数。之后，你必须删除所有等于nums[i]-1和nums[i]+1的元素。开始你拥有0个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。示例1：输入：nums=[3,4,2]输出：6解释：删除4获得4个点数，因此3也被删除。之后，删除2获得2个点数。总共获得6个
努力的泽泽·2025-03-09 07:54

【动态规划-斐波那契类型】1.爬楼梯

题目难度：简单题目内容：假设你正在爬楼梯。需要n阶你才能到达楼顶。每次你可以爬1或2个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？示例1：输入：n=2，输出：2，解释：有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2：输入：n=3输出：3解释：有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶前置思路这个题很简单，最初想到用迭代解法，最近学废了@cache的用法，更易于理解
努力的泽泽·2025-03-09 07:54

斐波那契数列问题解法总结--递归、动态规划、矩阵幂

==2:return1elifn>2:returnfibonacci(n-1)+fibonacci(n-2)forninrange(1,100):print(n,':',fibonacci(n))二、动态规划递归实现方法时间复杂度
Vicky_1155·2025-03-09 07:18

动态规划--简单递推

动态规划一直是ACM竞赛中的重点，同时又是难点，因为该算法时间效率高，代码量少，多元性强，主要考察思维能力、建模抽象能力、灵活度。
一只IT小小鸟·2025-03-09 07:12

点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用

目录前言国内外发展现状（DevelopmentStatusatHomeandAbroad）背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理
格图素书·2025-03-08 05:56

算法训练（leetcode）二刷第三十八天 | 1143. 最长公共子序列、1035. 不相交的线、53. 最大子数组和、392. 判断子序列

刷题记录1143.最长公共子序列1035.不相交的线53.最大子数组和动态规划优化版392.判断子序列1143.最长公共子序列leetcode题目地址本题和300.最长递增子序列相似（题解）。
Star Patrick·2025-03-07 23:41

Leetcode 刷题笔记1 动态规划part05

开始完全背包不同于01背包，完全背包的特色在于元素可以重复拿取，因此在递归公式和遍历顺序上都有些许不同。
平乐君·2025-03-07 08:51

Leetcode 刷题笔记1 动态规划part06

leetcode322零钱兑换由于本题所求为最少零钱数所以递推公式中应该为dp[j]=min(dp[j],dp[j-coin]+1)classSolution:defcoinChange(self,coins:List[int],amount:int)->int:dp=[float('inf')]*(amount+1)dp[0]=0forcoinincoins:forjinrange(coin,a
平乐君·2025-03-07 08:51

Leetcode 刷题笔记1 动态规划part04

leetcode最后一块石头的重量||问题转化，把石头问题转化为背包问题，在target容量范围内所能装的最大石头重量classSolution:deflastStoneWeightII(self,stones
平乐君·2025-03-07 08:50

（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

MoeCTF 2023 CRYPTO 部分wp

|p-q|知识点：p和q很接近直接爆破0x05.minipack知识点：背包密码，贪心算法总结前言作者通过写文章记录自己的CTF经历，有不对的地方还请
("cat suan_cai_yu")·2025-03-06 17:58

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

算法分析-贪心算法

文章目录前言一、定义二、特点三、使用场景适用场景：何时使用部分背包问题活动安排问题最优装载问题最小生成树Prim算法：按点检索，适用于稠密图Kruskal算法：并查集+最小生成树Dijkstra算法：不能存在负权边
old-handsome·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

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

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
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