问题描述 小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共m盆.通过调查顾客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的n种花,从1到n标号.为了在门口展出更多种花,规定第i种花不能超过ai盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列. 试编程计算,一共有多少种不同的摆花方案. 输入格式 第一行包含两个正整数n和m,中间用一个空格隔开. 第二行有n个整数,每两个整数之间用一个空格隔开,依次表示a1.a2.……an. 输出格式 输出只有一行,一个整数,表示有多少种方案

当n=2时, 输出 3:当n=3时, 输出 5:当n=4时, 输出 8: #### 分析: 当n=4时,如 0101 符合条件, 当第一个位置是0时,还剩3个位置 ,与n=3时个数相等: 符合条件的为5个: 当第一个位置是1时,第二个位置只能是0:还剩两个位置,与n=2时个数相等 符合条件的为3个: 由此得出 f(n)=f(n-1)+f(n-2);C/C++: #include<stdio.h> int main() { int t,n,a,b,i; scanf("%d",

描述 https://vijos.org/p/1792 共n种花,第i种花有a[i]个,要摆m个,同一种花连续且花按照序号从小到大排,问共有多少种摆花方案.   描述 小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共m盆.通过调查顾 客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的n种花,从1到n标号.为了在门口展出更多种花,规定第i种花不能超过ai盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花 需按标号的从小到大的顺序依次摆列.试编程计算,一共有多少种不同的摆花方案. 格式 输入格式 [输入] 输入

Description A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = < x1, x2, ..., xm > another sequence Z = < z1, z2, ..., zk > is a subsequence of X if there exists a strictly

Computer Transformation Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4548   Accepted: 1731 Description A sequence consisting of one digit, the number 1 is initially written into a computer. At each successive time step, the computer s

题目涉及算法: 质因数分解:入门: 寻宝:模拟: 摆花:动态规划: 文化之旅:搜索. 质因数分解 题目链接:https://www.luogu.org/problem/P1075 这道题目只需要开个 for 循环就能够把书求出来. 开一个循环变量 i 从 2 开始一直加加,碰到的第一个能够整除n的i,就输出 \(n/i\) 然后 break 即可. 实现代码如下: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n; int main() {

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

题目描述 小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共m盆.通过调查顾客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的n种花,从1到n标号.为了在门口展出更多种花,规定第i种花不能超过ai盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种类的花需按标号的从小到大的顺序依次摆列. 试编程计算,一共有多少种不同的摆花方案. 样例说明 有2种摆花的方案,分别是(1,1,1,2), (1,1,2,2).括号里的1和2表示两种花,比如第一个方案是前三个位置摆第一种花,第四个位置摆第二种花. 数据规模和约定 对于100

编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 编辑距离的应用在信息检索.拼写纠错.机器翻译.命名实体抽取.同义词寻找

一:动态规划 1)动态规划的向前处理法 java中没有指针,所以邻接表的存储需要转化一中形式,用数组存储邻接表 用三个数组u,v,w存储边,u数组代表起点,v数组代表终点,w代表权值;例如:1-->2 权值为9 存为:u[i]=1,v[i]=2,w[i]=9,如果该边为第一条边则i=1; package dynamicProgramming; public class FGRAPH { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-g

转载请标注原链接:http://www.cnblogs.com/xczyd/p/3808035.html 编辑距离概念描述 编辑距离,又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.一般情况下编辑操作包括: 将一个字符替换成另一个字符: 插入一个字符: 删除一个字符: 例如,将单词kitten转成单词sitting需要如下三个步骤: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Levensh

动态规划的概念对于新手来说枯燥难懂,就算看懂了,做题的时候依旧抓耳挠腮的毫无头绪,这些比较难理解的算法,还是需要根据例子来一步步学习和理解,从而熟练掌握,下面,咱们就通过一个简单的小例子来学习动态规划: 数字三角形(POJ1163) 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: 5      //表示三角形的行

/* * dianlubuxian.java * Version 1.0.0 * Created on 2017年11月30日 * Copyright ReYo.Cn */ package reyo.sdk.utils.test.dy; /** * <B>创 建 人:</B>AdministratorReyoAut <BR> * <B>创建时间:</B>2017年11月30日 下午4:58:56<BR> * * @author ReY

动态规划问题Java实现 如果我们有面值为1元.3元和5元的硬币若干枚,如何用最少的硬币凑够11元? public class DPProblem { public static void main(String[] args) { int[] cons = new int[12]; for (int i = 1; i <= 11; i++) { int cons1 = i - 1; int cons3 = i - 3; int cons5 = i - 5; int minCons = cons

从上往下推公式,从下往上求解值. 一:矩阵链乘法,最小括号化方案,动态规划方程. 0        如果i=j m[i,j]  ={ min[i,k]+m[k+1,j]+pi-1pkpj          如果  i<j   子问题涉及到子问题起始点和终止点 i , j 的 ,要用三层for循环. 第一层循环代表子问题的长度. 第二层for循环代表 子问题的 起始点. 第三层for循环在  子问题起始点和终止点之间找一个最优的分割点. 需用到动态规划公式. 1:求最小的矩阵,也就是两个相邻的矩阵

最近一直在研究动态规划的问题.今天遇到了取硬币问题. 其实动态规划还是,我从底部向顶部,依次求出每个状态的最小值,然后就可以标记上. 这道题目就是,假如有1,5,7,10这四种币值的硬币,我取14元,取的硬币数最少要多少张. 其实动态规划就是要求出状态转移方程,就好比我的上一个博客的求最短路径的问题.而这道取硬币问题呢.如果我的硬币大于有的币值,那么就能状态转移 转移为temp[i-weizhi[j] + 1.temp[]是用来存放每种币值的最小数目.weizhi[]是用来存放币值.比如说吧,t

这里是简单的动态规划问题.其实,如果我们学过数据结构,应该就接触过动态规划问题,当时一直没有反应过来.我们求最小生成树用的是贪婪算法.而求最短路径就是动态规划.从一个点出发,到另外每个点的最短距离.在求最短路径问题中,取一点,然后与选取与这个点连接的,最小的一条边,把这个点标上,然后求与标上点的连接的点的最短路径.我们先来看这道题目吧 1.题目描述 将一个由N行数字组成的三角形,如图所以,设计一个算法,计算出三角形的由顶至底的一条路径,使该路径经过的数字总和最小. 我们可以把这个横过来看变成 7

2012_p3 摆花 (flower.cpp/c/pas) 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 17  解决: 10[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入] 题目描述 3．摆花 (flower.cpp/c/pas) [问题描述] 小明的花店新开张,为了吸引顾客,他想在花店的门口摆上一排花,共 m 盆.通过调 查顾客的喜好,小明列出了顾客最喜欢的 n 种花,从 1 到 n 标号.为了在门口展出更多种花, 规定第 i 种花不能超过 ai盆,摆花时同一种花放在一起,且不同种

一.基本概念 动态规划过程是:每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移.一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,所以,这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划. 二.基本思想与策略 基本思想与分治法类似,也是将待求解的问题分解为若干个子问题(阶段),按顺序求解子阶段,前一子问题的解,为后一子问题的求解提供了有用的信息.在求解任一子问题时,列出各种可能的局部解,通过决策保留那些有可能达到最优的局部解,丢弃其他局部解.依次解决各子问题,最后一个子问题就是初始问题的解. 由于动态规划解决

1. 介绍 动态规划典型的被用于优化递归算法,因为它们倾向于以指数的方式进行扩展.动态规划主要思想是将复杂问题(带有许多递归调用)分解为更小的子问题,然后将它们保存到内存中,这样我们就不必在每次使用它们时重新计算它们. 要理解动态规划的概念,我们需要熟悉一些主题: 什么是动态规划? 贪心算法 简化的背包问题 传统的背包问题 Levenshtein Distance LCS-最长的共同子序列 利用动态规划的其他问题 结论 本文所有代码均为java代码实现. 2. 什么是动态规划? 动态规划是一种编