目录一、前言二、搜索与暴力法1、概念2、搜索的基本思路3、BFS：一群老鼠走迷宫4、DFS：一只老鼠走迷宫三、DFS1、DFS访问示例2、DFS的常见操作3、DFS基础：递归和记忆化搜索4、DFS的代码框架

1.优化搜索顺序优先搜索分支较少的节点2.排除等效冗余3.可行性剪枝4.最优性剪枝5.记忆化搜索（DP）1.小猫爬山#includeusingnamespacestd;constintN=20;intn

算法本身可以理解为对递归的优化，十分类似记忆化搜索，基本是一个思路不同的实现方式。参考文章中这句话——核心思想均为：利用对于相同参数答案相同的特性，对于相同的参数（循环式的dp体现

一些常见算法介绍快慢指针前缀和差分双指针扫描单调栈滑动窗口LRU算法分治算法记忆化搜索二分二分答案排序贪心动态规划图论相关算法求最短路径Bellman-FordDijkstraFloyd求最小生成树Kruskal

文章目录题目链接题目大意解题思路代码(C++)动态规划记忆化搜索题目链接点我(^_^)题目大意注意不是两个概率加和除以2解题思路考虑动态规划，因为汤的分配都是以25的倍数进行分配的，所以这里把25ml的汤看作一份

记忆化搜索的时间复杂度为O(n)O(n)O(n)。动态规划的

记忆化搜索练习：poj1088滑雪；POJ-1141BracketsSequence；poj1191棋盘分割。

题意分析1786.从第一个节点出发到最后一个节点的受限路径数-力扣（LeetCode）1976.到达目的地的方案数-力扣（LeetCode）这两题解法一样，建议先做1976，就是最短路+记忆化搜索，只是本题在动态规划时在回溯时加了个递减的限制条件

linkk题意：思路：采用记忆化搜索，dp[t][x][y]表示走了t步后老鼠在x猫在y时的状态。初始将dp数组都设为-1，表示未被经过。dfs搜索，传的参数未当前的步数t，老鼠的位置x，猫的位置y。

leetcode:catandmouse状态表示考虑状态state[step][mouse][cat]={0,1,2}，表示第step步后，老鼠在mouse位置，猫在cat位置，此时猫和老鼠在最佳状态下的游戏结局。初始化根据游戏规则，我们可以直接推理出老鼠必胜：state[step][0][cat]=1猫必胜：state[step][i][i]=2根据抽屉原理，当只能走t个点时，第t+1步必然与前

文章目录Part.IIntroductionPart.II记忆化搜索的实现Chap.IPythonChap.IIC++Part.IIntroduction记忆化（英语：memoization）是一种提高计算机程序执行速度的优化技术

内容讲述暴力递归和动态规划的关系=》去重的过程记忆化搜索傻缓存动态规划都可以由暴力递归改进过来，解决动态规划的套路常见的尝试模型设计尝试过程的原则本节是暴力递归到动态规划的总纲（很重要）后续的课都是在讲述这一系列的套路

1.问题描述：给定数组arr{1，2，5}，arr中所有的值都为正数而且不重复，每个值代表一种面值的货币，每种面值的货币可以使用任意张，再给定一个整数aim代表要找的钱数，求换钱有多少种方法（aim大于0且不超过1000）2.思路分析：①分析题目可以知道这是一种不知道可能性的题目，需要进行试探，也就是需要尝试出所有可能的结果才可以得到最终的答案，所以一开始我们可以使用暴力的方法来解决的，可以这样想

题目描述贪心算法显然不成立（局部）用数组递推的方法#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=111;intdp[N][N],a[N][N];int

题意：有一个人初始位置为0，他的目的地是n-1。给定两个表示移动方案的整数数列a[0]~a[n-1]和b[0]~b[n-1]，在每个小区i里他有两种选择：选择a：向前a[i]个小区。选择b：向前b[i]个小区。把每步的选择写成一个关于字符‘a’和‘b’的字符串。求这人到达小区n-1的方案中，字典序最小的字符串当没有合法的选择序列时，输出“Nosolution!”。当字典序最小的字符串无限长时，输出

目录一、基本思想二、样例三、程序1、普通的深度优先搜索2、分析3、记忆化搜索程序四、实际速度样例一、基本思想今天我们来讲一下深搜的剪枝方法中的一个：记忆化搜索。

第十四届蓝桥杯（第二期）模拟赛试题与题解C++试题A题解：位运算试题B题解：闰年判断试题C题解：枚举判断试题D题解：动态规划问题E题解：记忆化搜索试题F题解：计算试题G题解：哈希集合试题H题解：后缀回文试题

常用模型：背包问题、线性DP、区间DP、状态压缩DP、树型DP、计数类DP、数位统计DP、记忆化搜索（实现方式）闫氏DP分析法：从集合的角度来思考，一般来说从两个角度来考虑，即状态表示和状态计算。

目录1.题目2.思路疑问1——为什么状态空间不是O（desiredTotal）呢？疑问2——什么是正确的状态空间疑问3——如何判断当前玩家获胜？（取决于dfs的定义）【这个很关键】疑问4——如何优化代码，提前结束？2.代码时间复杂度——O（2^20*20）空间复杂度——O（2^20）4.结果1.题目2.思路看见这个题，普通的dfs肯定不行，因为每次都会对最多20个数进行遍历，状态空间为m,那么就是

1，动态规划（DP)记忆化搜索实质上是以空间换时间最优子结构无后效性子问题重叠性--->记忆化搜索2，dp思想开个数组存计算前先看计算过没，计算过了直接返回结果3,记忆化搜索求解斐波纳契数列#includeusingnamespacestd

http://cppblog.com/menjitianya/archive/2015/10/23/212084.html目录一、动态规划初探1、递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构

目录一、动态规划初探1、递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构5、决策和无后效性二、动态规划的经典模型1、线性模型2、区间模型3、背包模型4、状态压缩模型5、树状模型三、动态规划的常用状态转移方程

转载http://www.cppblog.com/menjitianya/archive/2016/07/01/212084.html建议直接打开网页看，这篇写的很详细目录一、动态规划初探1、递推2、记忆化搜索

LeetCode-808.分汤【动态规划，概论与统计，记忆化搜索】题目描述：解题思路一：动态规划，这里将所有的汤除了25，缩小数值。

文章目录贪心算法解决dijkstra最短路径问题1.计算过程2.代码贪心算法解决dijkstra最短路径问题1.计算过程如图：初始：定义两个数组：dist[]，visit[]；一个用来计算距离，一个用来记忆化搜索

FunctionRunFunWeallloverecursion!Don'twe?Considerathree-parameterrecursivefunctionw(a,b,c):ifa20orb>20orc>20,thenw(a,b,c)returns:w(20,20,20)ifa#include#include#include#include#include#include#include#

路径计数2题目描述：n*n的网格，有些格子可以走，有些不可以走，不能走的格子的坐标已经给了出来，问你从(1,1)开始，只能往右或者往下走，到(n,n)有多少种路径的方案思路：挺有意思的一道题，跟前些日子纳新笔试题的倒数第二题有点点类似，但又不同首先一个需要知道的东西是，从(1,1)走到(n,m)，每次只能往右或者往下走的方案数应该是C(n-1+m-1,n-1)首先一看数据范围n=1e6，m=300

输入输出样例输入#1复制4111-1-11-1-1输出#1复制7.41总结目录1本题搜索思路2本题剪枝思路1本题搜索思路这题搜索就是典型的dfs搜索，并且使用回溯记录哪些点是访问过的。在求距离的时候需要知道当前在第几个点，这样才能继续往下求距离。当全部点访问完之后，就“走到尽头”了，此时比较一下当前的sum和minres的大小就可以知道哪个是最小值了。minres初始化为一个很大的数，这里使用了i

Think:1知识点：dfs+记忆化搜索1>记忆化搜索=搜索的形式+动态规划的思想2>记忆化搜索简介：记忆化搜索：算法上依然是搜索的流程，但是搜索到的一些解用动态规划的那种思想和模式作一些保存。

目录一、前言二、简要谈谈记忆化搜索三、最长滑雪道1、题目2、基本思路3、python代码四、立方体IV1、上链接2、基本思路3、C++代码4、python代码5、发现的C++与python之间的输入区别五

赛后学习了灵神的记忆化搜索模板，记录一下。记录一下灵神的数位dp通用模板。先把数字x转化成字符串s。定义一个记忆

分组背包题解与模板【动态规划】线性dp问题总结：数字三角形、最长上升子序列、最长公共子序列、最短编辑距离题解与模板【动态规划算法】零基础区间DP自学笔记【动态规划】区间、计数、数位统计、状态压缩、树形DP与记忆化搜索题解与模板图论

NOI2005聪聪与可可~~机器猫の传送门~~期望DP+记搜聪聪一直在向可可方向追，所以不会回到原处，不具有后效性，考虑用概率与期望DP+记忆化搜索求解用dp[x][y]表示可可在x点,聪聪在y点时步数的期望值判断边界

  引言铭记于心✨我唯一知道的，便是我一无所知✨从记忆化搜索到打表问题引入子序列是什么？：例如对于字符串"woaini"，wan是其一个子序列，woain也是一个子序列。

1.问题描述：我们给出了N种不同类型的贴纸。每个贴纸上都有一个小写的英文单词。你希望从自己的贴纸集合中裁剪单个字母并重新排列它们，从而拼写出给定的目标字符串target。如果你愿意的话，你可以不止一次地使用每一张贴纸，而且每一张贴纸的数量都是无限的。拼出目标target所需的最小贴纸数量是多少？如果任务不可能，则返回-1。示例1：输入：["with","example","science"],"t

hellohello，好久不见。今天我们来看一道算法题：LeetCode691贴纸拼词。这是一道hard难度的题，还是很有难度的。题意：给你一堆贴纸stickers，和一个英文单词。每一种贴纸都有无限张，并且每一张贴纸能剪切成一个个的字母。现在问你，如何用最少的贴纸，组成这个英文单词？请返回最少贴纸张数。分析：动态规划刷的多的同学，应该能够反应过来，这是一道类似于背包问题的dp题。尝试思路是：第一

目录A、九进制转十进制解：B、顺子日期解：C、刷题统计解：D、修剪灌木解：打表找规律E、X进制减法解：贪心F、统计子矩阵解：双指针G、积木画解：状压dpH、扫雷解：暴力I、李白打酒加强版解：记忆化搜索解

目录1.0-1背包问题的分析（1）状态方程2.递归算法3.记忆化搜索4.动态规划5.优化1——空间复杂度O(2C)6.优化2——空间复杂度O(C)7.0-1背包问题的变种如上图是一个LeetCode的经典问题

目录前言第一题P3353在你窗外闪耀的星星题目描述解题报告参考代码(C++版本)搜索的知识铺垫搜索的原理深度优先搜索基于DFS的记忆化搜索基于DFS的剪枝广度优先搜索第二题565.数组嵌套题目描述解题报告参考代码

穿越隧道搜索：1.优化搜索顺序大部分情况下，应优选搜索分支较少的节点2.排除等效冗余3.可行性剪枝4.最优性剪枝5.记忆化搜索（DP)在这题中1.优化搜索顺序：√（有）猫越重，分支可能越少。

ProblemDescription:铁头娃制作了很多蛋糕，想分给他的小伙伴们，他的小伙伴很喜欢铁头娃做的蛋糕，每个人都想分到最多蛋糕铁头娃想到了一个头铁主意：先给小伙伴们从1到N编号，在1-N区间随机选择一个数字K，每个编号取余K等于0的小伙伴会分到一个蛋糕，重复多次，分蛋糕的过程有时铁头娃想皮一下，就会随机选择一个编号D的小伙伴，问他分到了多少块蛋糕。Input:输入数据有多组，每一组第一行包

搜索，dp，记忆化搜索，贪心，二分，字符串匹配等等老多了。漏洞的

数位dp,字面意思理解就是在数字的每一位上面去dp，动态规划一般有两种：递推，记忆化搜索（dfs）。这里就是用的记忆化。一般这种用在计数上面，对那些数位上面有限制的计数。

目录一、何为动态规划DP二、记忆化搜索典例1.斐波那契数列方法一：暴力递归方法二：记忆化搜索变形题典例2：爬楼梯（青蛙跳台阶）方法一：暴力递归方法二：记忆化搜索变形题典例3.第N个泰波那契数典例4.Function

题目问题描述给定一个1～N的排列a[i]，每次将相邻两个数相加，得到新序列，再对新序列重复这样的操作，显然每次得到的序列都比上一次的序列长度少1，最终只剩一个数字。例如:31244367916现在如果知道N和最后得到的数字sum，请求出最初序列a[i]，为1～N的一个排列。若有多种答案，则输出字典序最小的那一个。数据保证有解。输入格式第1行为两个正整数n，sum输出格式一个1～N的一个排列样例输入

2021Java-B组省赛（第二场）一、求余（水）二、双阶乘（水）三、格点（水）四、整数分解（剪枝优化、记忆化搜索）五、城邦（最小生成树）六、特殊年份（水）七、小平方（水）八、完全平方数（数学定理）九、

0f0=0,fi=1+1n∑j=1nf⌊ij⌋f_i=1+\frac{1}{n}\sum_{j=1}^nf_{\lfloor\frac{i}{j}\rfloor}fi=1+n1∑j=1nf⌊ji⌋通过记忆化搜索可以得出答案复杂度为

常用的递归算法有dfs（深度优先搜索）、记忆化搜索和分治。

目录一、dfs（深度优先搜索）1.图的dfs2.树的dfs二、记忆化搜索1.普通递归：O(2^n)2.记忆化搜索:O(n)三、分治四、算法题1.dia和威严示例2.小红点点点示例13.kotori和素因子示例

求两两不同的素数组成2019的方案数注意点：并不是两个不同的素数，再者直接搜索应该会TimeLimited，所以用dp或者记忆化搜索，方案数可能很多，记得用longlong结果:55965365465060