递归--练习8--noi1788Pell数列 一.心得 5 1. 6 //直接递归Time Limit Exceeded 7 //那就记忆化递归 8 2. 9 直接记忆化递归后还有问题 10 a[k]=2*f(k-1)%32767+f(k-2)%32767; 11 说明这句话超出范围了,所以修改成了如下 12 a[k]=(2*(f(k-1)%32767)+f(k-2)%32767)%32767; 13 就AC了 16 #define Max 1000005 17 using namespace

php实现记忆化递归--以斐波那契数列为例(还是以边学边做为主,注重练习) 一.总结 1.递归不优化的话,30层开外就有点吃力了 2.php因为定义变量的时候不用定义变量类型,所以数组里面的类型也是php自动选择,这就会有下面的情况: 当int不够的时候自动转化为float,float不够的时候自动转化为科学计数法 二.php实现记忆化递归--以斐波那契数列为例 大家都知道斐波那契数列,现在要求输入一个整数n,请你输出斐波那契数列的第n项. 三.代码 代码一 <?php $arr = array

HDU 4911 Inversion 考点:归并排序 思路:这题呀比赛的时候忘了知道能够用归并排序算出逆序数,可是忘了归并排序的实质了.然后不会做-- 由于看到题上说是相邻的两个数才干交换的时候.感觉归并排序好像不是得要相邻的呀.然后就这样晕--刚才又一次看了才发现,归并就是相邻的交换的,正好是用来求逆序数的,唉--真的是做这个归并排序比赛就来了--真好! #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #in

典型的记忆化递归问题. 这类问题的记忆主要是利用数组记忆.那么已经计算过的值就能够直接返回.不须要进一步递归了. 注意:下标越界.递归顺序不能错,及时推断是否已经计算过值了,不要多递归. 或者直接使用动态规划法填好表也是能够的. #include <stdio.h> #include <limits.h> const int MAX_N = 21; int W[MAX_N][MAX_N][MAX_N]; int getValue(int a, int b, int c) { if

php实现变态跳台阶(记忆化递归) 一.总结 1.本题思路(分类讨论思路,注意初始值和边界值):第一步如果1,那剩下的就是jumpFloorII($number-1)(下面jumpFloorII以j表示),第一步如果2,那剩下的就是j($number-2),...,以此类推 所以j(n)=j(n-1)+j(n-2)+...+j(0),其实j(n)就是2的n次方 二.php实现变态跳台阶 一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级……它也可以跳上n级.求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法.

<题目链接> 题目大意: 给出一些递归式,直接套用这些递归式计算. 解题分析: 递归式已经由题目明确说明了,但是无脑递归铁定超时,所以此时,我们需要加上记忆化,对于那些已经算过的,就没有必要继续往下递归了,直接调用它的值就行.  #include <cstdio> #include <cstring> ][][]; int w(int a,int b,int c){ ||b<=||c<=); ||b>||c>),,); if(dp[a][b][c

.model small ;递归fib,使用压缩BCD码,小端派 .data y1 byte 6 dup(0) y2 byte 6 dup(0) vis byte 1,1,1,61 dup(0) ;便于调试 num byte 6 dup(0),1,5 dup(0),1, 5 dup(0), 300 dup(0) ;di .stack 4096 .code main proc far start: mov ax,@data mov ds,ax mov ax,50 call fib mov bx,o

题目描述 要爬N阶楼梯,每次你可以走一阶或者两阶,问到N阶有多少种走法 测试样例 Input: 2 Output: 2 Explanation: 到第二阶有2种走法 1. 1 步 + 1 步 2. 2 步 Input: 3 Output: 3 Explanation: 到第三阶有3种走法 1. 1 步 + 1 步 + 1 步 2. 1 步 + 2 步 3. 2 步 + 1 步 详细分析 在第0阶,可以选择走到第1阶或者第2阶,第1阶可以走第2阶或者第3阶,第二阶可以走第3阶或者第4阶....如此

搜索分析(DFS.BFS.递归.记忆化搜索) 1.线性查找 在数组a[]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}中查找1这个元素. (1)普通搜索方法,一个循环从0到10搜索,这里略. (2)递归(从中间向两边) //递归一定要写成记忆化递归 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; ]; ; void search(int n){ count1++; ||n<||vis[n]){ //cout<<"bac

题目描述 每年,在威斯康星州,奶牛们都会穿上衣服,收集农夫约翰在N(1<=N<=100,000)个牛棚隔间中留下的糖果,以此来庆祝美国秋天的万圣节. 由于牛棚不太大,FJ通过指定奶牛必须遵循的穿越路线来确保奶牛的乐趣.为了实现这个让奶牛在牛棚里来回穿梭的方案,FJ在第i号隔间上张贴了一个“下一个隔间”Next_i(1<=Next_i<=N),告诉奶牛要去的下一个隔间:这样,为了收集它们的糖果,奶牛就会在牛棚里来回穿梭了. FJ命令奶牛i应该从i号隔间开始收集糖果.如果一只奶牛回到某

题目链接 题意 : 求斐波那契数列第n项 很简单一道题, 写它是因为想水一篇博客 勾起了我的回忆 首先, 求斐波那契数列, 一定 不 要 用 递归 ! 依稀记得当年校赛, 我在第一题交了20发超时, 就是因为用了递归, 递归时大量的出入栈操作必然比循环时间来得久 这题估摸着是每个测试样例就一个数, 记忆化的优势显示不出来, 但还是要认真看题 严格要求自己 记忆化搜索 vector<int> dp; int climbStairs(int n) { if (dp.size() <= 2)

动态规划的核心就是状态和状态转移方程. 对于该题,需要用抽象的方法思考,把当前的位置(i,j)看成一个状态,然后定义状态的指标函数d(i,j)为从格子出发时能得到的最大和(包括格子本身的值). 在这个状态定义下,原问题的解就是d(i,j). 下面看一下不同状态之间如何转移.从格子(i,j)出发有两种策略.如果向左走,则到(i+1,j)后需要求"从(i+1,j)出发能得到的最大和"这一问题,即d(i+1,j). 类似的,往右走之后需要求解d(i+1,j+1).由于可以在这两个决策中自由选

心得: 这比赛真的是不要不要的,pending了一下午,也不知道对错,直接做过去就是了,也没有管太多! Problem A: 两只老虎 Description 来,我们先来放松下,听听儿歌,一起“唱”. 两只老虎两只老虎,跑得快跑得快. 一只没有耳朵,一只没有尾巴. 真奇怪,真奇怪. Tmk也觉得很奇怪,因为在他面前突然出现了一群这样的老虎,有的没耳朵,有的没尾巴,不过也有正常的. 现在Tmk告诉你这群老虎的耳朵个数,尾巴条数,以及老虎的腿的数目,问你有多少只是正常的. 其中只有三种老虎: 第一

今天做洛谷P1434 [SHOI2002]滑雪 的时候仔细想了想记忆化搜索 现在总结一下 为了描述问题的某一状态,必须用到该状态的上一状态,而描述上一状态,又必须用到上一状态的上一状态……这种用自已来定义自己的方法,称为递归定义. 而dfs作为一种回溯算法,是从问题的某一种可能出发, 搜索从这种情况出发所能达到的所有可能, 当这一条路走到” 尽头 “的时候, 再倒回出发点, 从另一个可能出发, 继续搜索. 我的理解是 dfs逻辑上是一种回溯 实现却是用递归来实现的 那么什么是记忆化搜索呢,在进行

  A OpenJ_Bailian 1088 滑雪     B OpenJ_Bailian 1579 Function Run Fun     C HDU 1078 FatMouse and Cheese     D POJ 3280 Cheapest Palindrome     E OpenJ_Bailian 1976 A Mini Locomotive     F OpenJ_Bailian 2111 Millenium Leapcow     G OpenJ_Bailian 1141 B

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1078 思路: 这是一道典型的记忆化搜索模板题. 先介绍记忆化搜索,本质是搜索+DP. 一般说来,动态规划总要遍历所有的状态,而搜索可以排除一些无效状态.更重要的是搜索还可以剪枝,可能剪去大量不必要的状态,因此在空间开销上往往比动态规划要低很多.记忆化算法在求解的时候还是按着自顶向下的顺序,但是每求解一个状态,就将它的解保存下来,以后再次遇到这个状态的时候,就不必重新求解了.这种方法综合了搜索和动态规

基础概念 我们之前的课程当中接触了最基础的动态规划. 动态规划最重要的就是找到一个状态和状态转移方程. 除此之外,动态规划问题分析中还有一些重要性质,如:重叠子问题.最优子结构.无后效性等. 最优子结构 的概念: 1)如果问题的一个最优解包含了子问题的最优解,则该问题具有最优子结构.当一个问题具有最优子结构的时候,我们就可能要用到动态规划(贪心策略也是有可能适用的). 2)寻找最优子结构时,可以遵循一种共同的模式: 问题的一个解可以是一个选择.例如,装配站选择问题. 假设对一个给定的问题,已知的

1.直接用递归函数计算状态转移方程,效率十分低下,可以考虑用递推方法,其实就是“正着推导,逆着计算” #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; #define maxn 1000+5 int n; int a[maxn][maxn]; int d[maxn][maxn]; int main(){ for(;cin>>n && n;){ memset(d,,sizeof(d));

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3555 Bomb Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 7316    Accepted Submission(s): 2551 Problem Description The counter-terrorists found a time

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=51190 紫书P305 题意分析:一个矩形蛋糕上有好多个樱桃,现在要做的就是切割最少的距离,切出矩形形状的小蛋糕,让每个蛋糕上都有一个樱桃,问最少切割距离是? 解题思路:既然是切割蛋糕,可以感受到是一个无限切割的过程(递归?)反正有这种感觉存在.然后数据是20*20.那么就试试记忆化搜索.我们设dp[u][d][l][r]为u(up)为上届d(down)为下界,l为

题意:容易理解... 思路:我开始是用dfs剪枝做的,968ms险过的,后来在网上学习了记忆化搜索=深搜形式+dp思想,时间复杂度大大降低,我个人理解,就是从某一个点出发,前面的点是由后面的点求出的,然后一直递归先求出后面的点,最后达到求解的效果. 代码实现: #include<iostream> #include<string.h> #include<stdio.h> using namespace std; ][],count[][]; int n,k; ][]={