AcWing1015.摘花生一、题目链接二、题目分析（一）算法标签（二）解题思路三、AC代码四、其它题解一、题目链接AcWing1015.摘花生二、题目分析（一）算法标签动态规划数字三角形（二）解题思路三

题目描述：HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图)，从西北角进去，东南角出来。地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗，上面有若干颗花生，经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。HelloKitty只能向东或向南走，不能向西或向北走。问HelloKitty最多能够摘到多少颗花生。输入描述第一行是一个整数T，代表一共有多少组数据。1≤T≤100

题目HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地(如下图)，从西北角进去，东南角出来。地里每个道路的交叉点上都有种着一株花生苗，上面有若干颗花生，经过一株花生苗就能摘走该它上面所有的花生。HelloKitty只能向东或向南走，不能向西或向北走。问HelloKitty最多能够摘到多少颗花生。输入格式第一行是一个整数T，代表一共有多少组数据。接下来是T组数据。每

（动态规划数组用dp表示，重量数组为weight，很多题目物品重量同时也是物品的价值）

300.最长递增子序列-力扣（LeetCode）动态规划的核心设计思想是数学归纳法。相信大家对数学归纳法都不陌生，高中就学过，而且思路很简单。

动态规划7.01.最长公共子序列2.不相交的线3.不同的子序列4.通配符匹配5.正则表达式匹配6.交错字符串7.两个字符串的最小ASCII删除和8.最长重复子数组1.最长公共子序列题目链接->Leetcode

第三十七练答案下面是一个使用动态规划的C语言实现，用于解决问题描述的情况。这个实现的思路是通过动态规划来记录每个位置的最大垃圾数量，然后逐步推导得到最终的结果。

【leetcode-动态规划】矩阵中的最长递增路径题目：给定一个整数矩阵，找出最长递增路径的长度。对于每个单元格，你可以往上，下，左，右四个方向移动。

蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day20文章目录蓝桥杯备赛|洛谷做题打卡day20[NOIP2008提高组]传纸条题目描述输入格式输出格式样例#1样例输入#1样例输出#1提示题解代码我的一些话[NOIP2008提高组]传纸条题目描述小渊和小轩是好朋友也是同班同学，他们在一起总有谈不完的话题。一次素质拓展活动中，班上同学安排坐成一个mmm行nnn列的矩阵，而小渊和小轩被安排在矩阵对角线的两端，因此，他们就

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-1最优控制问题与性能指标1.最优控制问题与性能指标2.动态规划DynamicProgramming2.1

最近正在学习算法动态规划，所以做一个小的总结，以下包含思维导图，重点详细介绍，例题分析。希望对大家学习有所帮助。

动态规划算法的四个步骤：1.找出最优解的性质，并刻画其结构特征2.递归地定义最优值3.自底向上的方式计算最优值4.构造最优解注：步骤1~3是动态规划算法的基本步骤，在只需要求出最优值的情况下，步骤4可省略

文章目录一、背包问题二、动态规划三、背包问题的Python代码实战3.1源代码3.2代码逐行解读四、最长公共子串4.1最长公共子串4.2最长公共子序列一、背包问题背包问题是一种经典的组合优化问题，通常有两个版本

一、实验目的了解动态规划法思想；掌握动态规划算法步骤；学会使用动态规划算法实现矩阵连乘。二、实验内容问题描述给定n个矩阵：A1,A2,…,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2…，n-1。

目录前言：背景知识：正文：什么是动态规划（更新中）：理解动态规划：状态：状态转移：运用动态规划（分析步骤）：例题集（时间顺序）1.蓝桥OJ3820：混境之地5（DFS）2.蓝桥OJ216：地宫取宝（DFS

学习工具：蓝桥OJ，LeetCode背景知识：你有动态规划相关基础知识。

Day51动态规划part12309.买卖股票的最佳时机含冷冻期714.买卖股票的最佳时机含手续费309.买卖股票的最佳时机含冷冻期具体可以区分出如下四个状态：状态一：持有股票状态（今天买入股票，或者是之前就买入了股票然后没有操作

Day52动态规划part13300.最长递增子序列674.最长连续递增序列718.最长重复子数组300.最长递增子序列classSolution{public:intlengthOfLIS(vector

Day49动态规划part10121.买卖股票的最佳时机122.买卖股票的最佳时机II121.买卖股票的最佳时机classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices

Day50动态规划part11123.买卖股票的最佳时机III188.买卖股票的最佳时机IV123.买卖股票的最佳时机IIIclassSolution{public:intmaxProfit(vector

（前缀和算法一般分为一维前缀和，二维前缀和，后者放在下一篇OJ了，完整的前缀和OJ在第八个专栏，Offer必备算法）前缀和算法其实是一个小的动态规划，其算法一般步骤如下：一维前缀和创建一个与原始数组相同长度的前缀和数组

classSolution{conststaticintN=5010;intf[N];public:intchange(intamount,vector&coins){f[0]=1;for(autocoin:coins){for(inti=coin;i<=amount;i++){f[i]+=f[i-coin];}}returnf[amount];}};

作者推荐【动态规划】【map】【C++算法】1289.下降路径最小和II本文涉及知识点动态规划汇总LeetCode960.删列造序III给定由n个小写字母字符串组成的数组strs，其中每个字符串长度相等

本文涉及知识点动态规划汇总图论深度游戏搜索归并排序组合LeetCoce1569将子数组重新排序得到同一个二叉搜索树的方案数给你一个数组nums表示1到n的一个排列。

解题思路：利用动态规划的思想设置一个标记数组flag[][]，flag[i][j]用来记录矩阵op[][]中以op[i][j]为右下角的子矩阵中最大的正方形边长，那么动态方程就是flag[i][j]=min

在刷题前看了《算法笔记》里动态规划的相关命题，所以那道背包题，基本就是套了个模板。另一道字符串的题目，我是怎么也没想到，居然还可以这样，进而更加知道了自己有多孤陋寡闻。

首先看动态规划的三要素：重叠子问题、最优子结构和状态转移方程。

动态规划：01背包理论基础本题力扣上没有原题，大家可以去卡码网第46题(opensnewwindow)去练习，题意是一样的。#思路这周我们正式开始讲解背包问题！背包问题的经典资料当然是：背包九讲。

动态规划6.0动态规划---回文子串问题1.回文子串2.最长回文子串3.分割回文串Ⅳ4.分割回文串Ⅱ5.最长回文子序列6.让字符串成为回文串的最少插入次数动态规划---回文子串问题1.回文子串题目链接-

解题思路：找边界，即行为1，列为1。拆分问题，拆分成一次走一步，只能向右或者向下走。解题代码：publicstaticvoidmain(String[]args){int[][]arr=newint[31][31];Scannersc=newScanner(System.in);inthang=sc.nextInt();intlie=sc.nextInt();for(inti=1;i<=hang;

动态规划动态规划步骤总结：1.确定dp数组以及下标的含义2.确定递推公式3.dp数组初始化4.确定遍历顺序5.举例推导dp数组，看是否与打印出的dp数组相同509.斐波那契数斐波那契数（通常用F(n)表示

前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点，这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题，这边也只是知其形，便于日后应用到一些实际案例中。

背包问题是动态规划中的经典题型之一，需要反复咀嚼，感受它的魅力。本文以LeetCode512零钱兑换II为例进行讲解：image.png思路对于动态规划类题目首先要分析题目中有哪几种状态和选择。

动态规划算法（DP）：在马尔可夫决策过程（MDP）的完美环境模型下计算最优策略。但其在强化学习中实用性有限，其一是它是基于环境模型已知；其二是它的计算成本很大。

总结本题的核心在于维护一个列表dp，列表中第i个元素表示以数组中第i个元素结尾的最大子数组和。以数组中第i个元素结尾的最大子数组和，要么是元素i自身（前面的最大子数组和小于0），要么是元素i-1加上前面的最大子数组和（前面的最大子数组和大于0）对于数组中第i个元素：如果以数组中第i-1个元素结尾的最大子数组和大于0，则加上以前一个数字结尾的最大子数组和，使得当前数字结尾的最大子数组和更大，即以数组

目录一、Map的应用篇乒乓球筐简单的错误记录二、动态规划篇计算字符串的编辑距离年终奖最长不含重复字符的子字符串合唱团三、数组篇顺时针打印矩阵一、Map的应用篇乒乓球筐题目地址：乒乓球筐小白代码importjava.util

❓516.最长回文子序列难度：中等给你一个字符串s，找出其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。子序列定义为：不改变剩余字符顺序的情况下，删除某些字符或者不删除任何字符形成的一个序列。示例1：输入：s=“bbbab”输出：4解释：一个可能的最长回文子序列为“bbbb”。示例2：输入：s=“cbbd”输出：2解释：一个可能的最长回文子序列为“bb”。提示：10，否则dp[i][j]=0。当i=0;

2、本题适合使用动态规划方法，因此需要找到转移方程。设dp[i][j]表示在子串s[i..j]中，最长回文子序列

动态规划写法和最长回文串十分相似，仍然是先构建二维数组dpdp[i][j]：字符串s在[i,j]范围内最长的回文子序列的长度为dp[i][j]。考虑以下几种情况1.i==j即i和j指向同一个字符。

题目难度：★★★☆☆类型：字符串方法：动态规划力扣链接请移步本题传送门更多力扣中等题的解决方案请移步力扣中等题目录给定一个字符串s，找到其中最长的回文子序列，并返回该序列的长度。

文章目录题目描述思路分析完整代码题目描述给你一个字符串s，请你统计并返回这个字符串中回文子串的数目。回文字符串是正着读和倒过来读一样的字符串。子字符串是字符串中的由连续字符组成的一个序列。具有不同开始位置或结束位置的子串，即使是由相同的字符组成，也会被视作不同的子串。示例1：输入：s=“abc”输出：3解释：三个回文子串:“a”,“b”,“c”\示例2：输入：s=“aaa”输出：6解释：6个回文子

动态规划思路：假设dp[i][j]是text1[0:i]和text2[0:j]最长公共子序列的长度；则dp[0][j]=0，（空字符串和任何字符串的最长公共子序列的长度都是0）；同理dp[i][j]=0

动态规划思路：通过插入字符构造回文串，要想插入次数最少，可以将字符串s的逆序s'进行比较找出最长公共子序列；可以先分析，字符串s通过插入得到回文串ps，其中间的字符应该不会变化：若s'的长度为奇数，那么它的回文中心为单个字符

动态规划思路：字符串最长回文子序列问题可以转换为原字符串s和逆串s'的最长公共子序列长度问题，具体推断过程可以参考力扣1312.让字符串成为回文串的最少插入次数问题变成了求两个字符串最长公共子序列长度问题

动态规划问题120.TriangleGivenatriangle,findtheminimumpathsumfromtoptobottom.Eachstepyoumaymovetoadjacentnumbersontherowbelow.Forexample

强化学习基础篇（五）动态规划之策略迭代（1）1、如何改善策略（Howtoimproveapolicy）上节中我们讨论了如何使用贝尔曼期望方程进行策略估计,并没有对策略进行改进，而如果我们要解决控制问题，

什么是动态规划动态规划是一种解决问题的方法，主要用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。该方法通过将问题分解为相互重叠的子问题，然后利用已解决的子问题的解来求解当前子问题的解。

题目分析这是动态规划的典型例题，每走一步选择的应该都是最优子结构，也就是走能拿到金币最多的格子。这里提供了两种思路解决此问题：递归与dp数组。

文章目录前言热题100栈题目普通数组53.最大子数组和思路：动态规划子串560.和为K的子数组思路：前缀和+hashmap前缀和滑动窗口算法核心代码模板代码3.无重复字符的最长子串哈希1.两数之和49.

问题描述解法一、动态规划max_left[i]:代表i位置左边最高的柱子的高度，处理完就如绿色阴影覆盖的区域。max_right[i]:代表i位置右边最高的柱子的高度，处理完如红色阴影覆盖的区域。