【动态规划】
「动态规划」命名的由来
今天这篇推文回答一个问题，「动态规划」命名的由来？免责声明：今天是闲聊，很主观。严格说起来，很多观点都经不起推敲。所以大家看看就好，可能我有一部分理解和你是重合的，有一部分并不一样。大家如果感兴趣，可以聊聊。「动态规划」这个名字我个人觉得挺不好的（也有可能是翻译的锅，哈哈哈），因为这个名字根本不知道它是干嘛的。我们看看其它算法和数据结构的名字，多多少少都有点沾边：「二分查找」：不是向左走就是向右走
日期 2023-06-12 10:48:40![动态规划应用–最长递增子序列 LeetCode 300[通俗易懂]](/scriptcss/images/62.png)
动态规划应用–最长递增子序列 LeetCode 300[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录1. 问题描述2. 解题思路2.1 动态规划2.2 二分查找1. 问题描述有一个数字序列包含n个不同的数字，如何求出这个序列中的最长递增子序列长度？比如2，9，3，6，5，1，7这样一组数字序列，它的最长递增子序列就是2，3，5，7，所以最长递增子序列的长度是4。 https://leetcode-cn.com/problems/longes
日期 2023-06-12 10:48:40
动态规划——背包问题（c语言）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。/*背包问题: 背包所能容纳重量为10；共五件商品，商品重量用数组m存储m[5]={2,2,6,5,4}, 每件商品的价值用数组n存储,n[5]={6,3,5,4,6};求背包所能装物品的最大价值。 */ #include<stdio.h> #include<conio.h> int main() { int m[5] = {
日期 2023-06-12 10:48:40
动态规划 4、基础背包问题总结（从01开始）「建议收藏」
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、01背包问题简述：n种物品，每种一个，选或不选随你，背包一定有容量，求不超过容量的情况下，价值最大。递归方程：dp[i][v]=max{dp[i][v],dp[i-1][v-c[i]]+w[i]}我们要注意的是下一次背包放I个物品的状态的可达性必然要满足上一次放I-1个物品时的可达性，觉得数学归纳法可以证明出来。所以这里有个隐含的判断，就是初始时mems
日期 2023-06-12 10:48:40C语言描述 动态规划 背包问题
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。动态规划作为不同于其他类型的问题，有着它自己的解题思路以及模型，以下将围绕模型以及解题思路两方面进行讲解。1.模型：有已知推到未知，是我们常用的解题思路，好比数独中如果我们有了1~8那么剩下的格子必然是9了。动态规划也是这样的思路，眼下我们有一堆货物和一个容量有限的背包，那么如何装才能利益最大化便是我们需要考虑的问题。也就是背包问题。仔细思考，不难发现，每个
日期 2023-06-12 10:48:40《算法图解》-9动态规划 背包问题，行程最优化
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。本文属于《算法图解》系列。学习动态规划，这是一种解决棘手问题的方法，它将问题分成小问题，并先着手解决这些小问题。 一 背包问题 背包问题，在可装物品有限的前提下，尽量装价值最大的物品，如果物品数量足够大，简单的暴力穷举法是不可行的O(2ⁿ)， 前一章介绍了《贪婪算法》就是解决如何找到近似解，这接近最优解，但可能不是最优解。如何找到最优解呢？就是动态规划
日期 2023-06-12 10:48:40![动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）[通俗易懂]](/scriptcss/images/65.png)
动态规划之01背包问题（最易理解的讲解）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。01背包问题，是用来介绍动态规划算法最经典的例子，网上关于01背包问题的讲解也很多，我写这篇文章力争做到用最简单的方式，最少的公式把01背包问题讲解透彻。01背包的状态转换方程 f[i,j] = Max{ f[i-1,j-Wi]+Pi( j >= Wi ), f[i-1,j] } f[i,j]表示在前i件物品中选择若干件放在承重为 j 的背包中，可以
日期 2023-06-12 10:48:40
动态规划专题——线性DP
1. 数字三角形模型1.1 模板题898. 数字三角形原题链接描述给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点，一直走到底层，要求找出一条路径，使路径上的数字的和最大。 7 3 8 8 1 0 2 7 4 4 4 5 2 6 5复制输入格式 第一行包含整数 n
日期 2023-06-12 10:48:40leetcode-91解码方法(动态规划|记忆化搜索)[通俗易懂]
一条包含字母 A-Z 的消息通过以下映射进行了 编码 ：‘A’ -> 1 ‘B’ -> 2 … ‘Z’ -> 26 要 解码 已编码的消息，所有数字必须基于上述映射的方法，反向映射回字母（可能有多种方法）。例如，“111” 可以将 “1” 中的每个 “1” 映射为 “A” ，从而得到 “AAA” ，或者可以将 “11” 和 “1”（分别为 “K” 和 “A” ）映射为 “
日期 2023-06-12 10:48:40递归迭代动态规划「建议收藏」
递归：程序调用自身,从顶部将问题分解，其问题与其子问题是同一概念。通过解决掉所有分解出来的小问题，来解决整个问题。迭代：利用变量的原值推算出变量的下一个值。递归中一定有迭代，但是迭代中不一定有递归。动态规划：通常与递归相反，其从底部开始解决问题。将所有小问题解决掉，进而解决的整个问题。为了节约重复求相同子问题的时间，引入一个数组，把所有子问题的解存于该数组中，动态规划算法是空间换时间的算法。动态规
日期 2023-06-12 10:48:40【动态规划1】钢条切割算法Java代码
import java.util.Scanner; public class RodCutttingProblem { static int [] price = {1,5,8,9,10,17,17,20,24,30}; static BestCut [] bestCuts; public static void main(String []args){
日期 2023-06-12 10:48:40蓝桥杯 传球游戏（动态规划）--------C语言
/*【问题描述】 上体育课的时候，小蛮的老师经常带着同学们一起做游戏。这次，老师带着同学们一起做传球游戏。 游戏规则是这样的：n个同学站成一个圆圈，其中的一个同学手里拿着一个球， 当老师吹哨子时开始传球，每个同学可以把球传给自己左右的两个同学中的一个（左右任意）， 当老师再次吹哨子时，传球停止，此时，拿着球没传出去的那个同学就是败者，要给大表演一个节目。 聪明的小蛮
日期 2023-06-12 10:48:40蓝桥杯 2^k 进制数 (动态规划+大数求和)-------C语言—菜鸟级
/* 设r是个2^k 进制数，并满足以下条件： （1）r至少是个2位的2^k 进制数。 （2）作为2^k 进制数，除最后一位外，r的每一位严格小于它右边相邻的那一位。 （3）将r转换为2进制数q后，则q的总位数不超过w。 在这里，正整数k（1≤k≤9）和w（k〈w≤30000）是事先给定的。问：满足上述条件的不同的r共有多少个？ 我们再从另一角度作些解释：设S是长度为w 的01字符串（
日期 2023-06-12 10:48:40蓝桥杯 格子取数 （双线程 动态规划）-------C语言—菜鸟级
/* 题目描述 设有N*N的方格图(N<=10),我们将其中的某些方格中填入正整数,而其他的方格中则放入数字0。 某人从图的左上角的A 点(1,1)出发，可以向下行走，也可以向右走，直到到达右下角的B点(N,N)。在走过的路上，他可以取走方格中的数（取走后的方格中将变为数字0）。 此人从A点到B 点共走两次，试找出2条这样的路径，使得取得的数之和为最大。输入 输入的第一行为一个
日期 2023-06-12 10:48:40【说站】python动态规划算法的使用过程
python动态规划算法的使用过程使用过程1、获取相应信息(商品数量、背包容积、各商品体积和价值)2、结构的最佳值矩阵。3、初始化的最佳值矩阵(上方和左侧留有空白矩阵作为后续运算，但没有结果)4、根据商品之间的最佳价值公式计算出相应的结果。5、逆向推导矩阵得到某个商品，或者没有安装。输出结果。实例print('请输入待装物品数量和背包体积(空格隔开):') n, v = map
日期 2023-06-12 10:48:40动态规划算法java代码_动态规划算法解决背包问题
动态规划的基本概念动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。动态规划适用条件最优化原理（最优子结构性质） 一个最优化策略具有这样的性质，不论过去状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸
日期 2023-06-12 10:48:40动态规划_01背包_一维数组_路径记录
前言 之前对0-1背包就理解的不是很好，并且时间长了会忘的。 这次又重新复习一下，理解了好几个以前没理解的点。 题目 现有n件物品，每一件的重量是w[i],价值是v[i]。用一个容量为c的背包来装这些东西， 问如何选择物品才能使装的物品价值最大？（每件物品只能放一次） 思路 我们会想该放哪i件物品到容量c的背包中呢。 我们可以用dp(i,j)来表示前i件物品放入容量j的背包中地
日期 2023-06-12 10:48:40用javascript分类刷leetcode3.动态规划(图文视频讲解)
什么是动态规划动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。求解动态规划的核心问题是穷举，但是这类问题穷举有点特别，因为这类问题存在「重叠子问题」，如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规划问题一定会具备「最优子结构」，才能通过子问题的最值得到原问
日期 2023-06-12 10:48:40leetcode刷题（128）——1575. 统计所有可行路径，动态规划解法
leetcode刷题（127）——1575. 统计所有可行路径，DFS解法给你一个 互不相同 的整数数组，其中 locations[i] 表示第 i 个城市的位置。同时给你 start，finish 和 fuel 分别表示出发城市、目的地城市和你初始拥有的汽油总量每一步中，如果你在城市 i ，你可以选择任意一个城市 j ，满足 j != i 且 0 <= j < locations.l
日期 2023-06-12 10:48:40javascript分类刷leetcode动态规划篇
什么是动态规划动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。求解动态规划的核心问题是穷举，但是这类问题穷举有点特别，因为这类问题存在「重叠子问题」，如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规划问题一定会具备「最优子结构」，才能通过子问题的最值得到原问
日期 2023-06-12 10:48:40js分类刷leetcode动态规划
什么是动态规划动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。求解动态规划的核心问题是穷举，但是这类问题穷举有点特别，因为这类问题存在「重叠子问题」，如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规划问题一定会具备「最优子结构」，才能通过子问题的最值得到原问
日期 2023-06-12 10:48:40（六）算法基础——动态规划
目录前言引例数字三角形解题思路特点例题最长上升子序列公共子序列前言 第一次接触动态规划，为了更好的理解，我们首先从一道例题来讲起。 引例数字三角形题目 在上面的数字三角形中寻找一条从顶部到底边的路径，使得路径上所经过的数字之和最大。路径上的每一步都只能往左下或右下走。只需要求出这个最大和即可，不必给出具体路径。三角形的行数大于1小于等于100，数字为 0 - 99 输入格式
日期 2023-06-12 10:48:40js刷leetcode动态规划(图文视频讲解)
什么是动态规划动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。求解动态规划的核心问题是穷举，但是这类问题穷举有点特别，因为这类问题存在「重叠子问题」，如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规划问题一定会具备「最优子结构」，才能通过子问题的最值得到原问
日期 2023-06-12 10:48:40JS算法之动态规划
❝如果不能避免被剥削的命运，就要提高自己被剥削的价值。 ❞大家好，我是「柒八九」。今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于「动态规划」的相关知识点和具体的算法。如果，想了解其他数据结构的算法介绍，可以参考我们已经发布的文章。如下是算法系列的往期文章。文章list整数常规排序算法数组字符串链表栈队列二叉树回溯法好了，天不早了，干点正事哇。你能所学到的知识点❝动态规划基础知识单序列问题双
日期 2023-06-12 10:48:40用javascript分类刷leetcode---动态规划(图文视频讲解)
什么是动态规划动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。求解动态规划的核心问题是穷举，但是这类问题穷举有点特别，因为这类问题存在「重叠子问题」，如果暴力穷举的话效率会极其低下。动态规划问题一定会具备「最优子结构」，才能通过子问题的最值得到原问
日期 2023-06-12 10:48:40动态规划-子数组和为总和的一半
动态规划，01背包问题 题目是这样的：给定一个正整数数组，问能否将其分为两个子数组，使得这两个子数组的和相等，也即是否存在一个子数组的和为为总和的一半 例如：数组{1,2,3,3,4,5}，总和为18，子数组{1,2,3,3}和为9，剩下的{4,5}和也为9，所以可以成功划分 思想和上一篇【你的的背包，让我走的好缓慢】思想差不多，假设和为w，对于dp[w]表示能否划分为和为w的数组，对于每个
日期 2023-06-12 10:48:40动态规划 72. 编辑距离
动态规划 72. 编辑距离给你两个单词 word1 和 word2， 请返回将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1：输入：word1 = "horse", word2 = "ros" 输出：3 解释： horse -> rorse (将 'h&#
日期 2023-06-12 10:48:40动态规划 32. 最长有效括号
动态规划 32. 最长有效括号给你一个只包含 '(' 和 ')' 的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。示例 1：输入：s = "(()" 输出：2 解释：最长有效括号子串是 "()"复制示例 2：输入：s = ")()())" 输出：4 解释：最长有效括号子串是 "()
日期 2023-06-12 10:48:40【算法】动态规划 ③ ( LeetCode 62.不同路径 | 问题分析 | 自顶向下的动态规划 | 自底向上的动态规划 )
文章目录一、问题分析二、自顶向下的动态规划1、动态规划状态 State2、动态规划初始化 Initialize3、动态规划方程 Function4、动态规划答案 Answer5、代码示例三、自底向上的动态规划1、动态规划状态 State2、动态规划初始化 Initialize3、动态规划方程 Function4、动态规划答案 Answer5、代码示例LeetCode 62.不同路径 : https
日期 2023-06-12 10:48:40【算法】动态规划 ⑧ ( 动态规划特点 )
文章目录一、动态规划特点1、求解类型2、方向性3、动态规划状态选择4、动态规划方程设计一、动态规划特点1、求解类型求解类型 : 动态规划 必须是求 最值 , 可行性 , 方案数 , 三者之一 , 如果求其它内容 , 则不能使用动态规划算法 ;求最值 : 最大值 , 最小值 等 ; 大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果 取最大值大规模问题的结果 由 小规模问题 的计算结果 取最小值可行
日期 2023-06-12 10:48:40【ACM】最长公共子序列 – 动态规划详解编程语言
咱们就不拐弯抹角了，如题，需要你做的就是写一个程序，得出最长公共子序列。 tip：最长公共子序列也称作最长公共子串(不要求连续)，英文缩写为LCS（Longest Common Subsequence）。其定义是，一个序列 S ，如果分别是两个或多个已知序列的子序列，且是所有符合此条件序列中最长的，则 S 称为已知序列的最长公共子序列。 第一行给出一个整数N(0 N 100)表示待测数据组
日期 2023-06-12 10:48:40