嗯哼,别人问的问题,看的我也头晕,百度了一下动态规划,看了看才想起来该怎么做,今天写了写代码,实现了~ 要求是递归,动态规划,想了想这种方法也是最简单的~ 所谓动态规划:把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解.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.动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.与分治…

题目描述: 一个N*M的矩阵,找出这个矩阵中所有元素的和不小于K的面积最小的子矩阵(矩阵中元素个数为矩阵面积) 输入: 每个案例第一行三个正整数N,M<=100,表示矩阵大小,和一个整数K 接下来N行,每行M个数,表示矩阵每个元素的值 输出: 输出最小面积的值.如果出现任意矩阵的和都小于K,直接输出-1. 样例输入: 4 4 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 样例输出: 1 首先这个题应该是有一个动态规划的解法,不过好像复杂度也要到O(n^3lo…

转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4603173.html Dynamic Programming的Programming指的不是程序而是一种表格法.我们知道,分治法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将他们组合起来,求出原问题的解.而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,动态规划方法对每个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算. 动态规划方…

和分治法一样,动态规划也是通过组合子问题的解而解决整个问题的.分治法是指将问题划分为一个一个独立的子问题,递归地求解各个子问题然后合并子问题的解而得到原问题的解.与此不同,动态规划适用于子问题不是相互独立的情况.即各个子问题包括公共的子子问题.在这样的情况下.假设用分治法会多做很多不必要的工作,反复求解同样的子子问题. 而动态规划将每一个子问题的解求解的结果放在一张表中,避免了反复求解. 一. 动态规划介绍 1. 动态规划方法介绍: 动态规划主要应用于最优化问题, 而这些问题通常有非常多可行解.…

题目传送门 高速路出口I 高速路出口II 题目大意 给定若干种短串,和文本串$S$,问有多少种方式可以将短串拼成长串. 显然,你需要一个动态规划. 用$f[i]$表示拼出串$S$前$i$个字符的方案数. 转移是显然的.枚举上一个拼接的串的长度,然后判断它是否存在,如果存在就把$f[i]$加上$f[i - l]$. 这个判断存在可以用Hash.当然可以对每个短串的反串建立Trie树,然后在Trie树上查一查$i$往前会走到长度为哪些的终止状态. 由于我懒,不想写Trie树,直接用平板电视的hash…

2018-09-01 22:50:59 问题描述: 问题求解: 如果单纯的遍历判断,那么如何去重保证unique是一个很困难的事情,事实上最初我就困在了这个点上. 后来发现是一个动态规划的问题,可以将每个字符结尾的最长长度进行保存,这样就巧妙的解决的重复的问题. The max number of unique substring ends with a letter equals to the length of max contiguous substring ends with that…

摘自 https://www.cnblogs.com/hapjin/p/5572483.html 这位大佬写的对理解DP也很有帮助,我就直接摘抄过来了,代码部分来自我做过的题 一,问题描述 给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(Longest Common Sequence).比如字符串1:BDCABA:字符串2:ABCBDAB 则这两个字符串的最长公共子序列长度为4,最长公共子序列是:BCBA 二,算法求解 这是一个动态规划的题目.对于可用动态规划求解的问题,一般有两个特征:①最优…

引言 一维动态规划根据转移方程,复杂度一般有两种情况. func(i) 只和 func(i-1)有关,时间复杂度是O(n),这种情况下空间复杂度往往可以优化为O(1) func(i) 和 func(1~i-1)有关,时间复杂度是O(n*n),这种情况下空间复杂度一般无法优化,依然为O(n) 本篇讨论第一种情况 例题 1 Jump Game Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the fi…

免费馅饼 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 24440    Accepted Submission(s): 8264 Problem Description 都说天上不会掉馅饼,但有一天gameboy正走在回家的小径上,忽然天上掉下大把大把的馅饼.说来gameboy的人品实在是太好了,这馅饼别处都不掉,就掉落在他身旁的1…

题目大意是,非你若干个任务,任务分别对应开始时间.预期收益.持续时间三项指标,让你从中选择一个受益最大的方案(没有开始时间相同的任务). 于是,标准状态转移方程应当为,设DP[K]为选择了前K个任务的最大收益,后面转移为DP[K+1]=MAX且能够共存的(DP[I]):很容易想到N^2的暴力更新,但是这题数量太大,会炸得连渣都不剩.于是需要优化到较低的数量级(比如NLOGN) 注意到,我们也许不用对某个任务来选取前K个的最大值,不容易想到优化但是想想刘汝佳同志的话——不方便直接求解的时候想想更新…