网址转载链接:  http://bbs.chinaunix.net/thread-4094539-1-1.html 动态规划:从新手到专家 Hawstein翻译 前言 我们遇到的问题中,有很大一部分可以用动态规划(简称DP)来解. 解决这类问题可以很大地提升你的能力与技巧,我会试着帮助你理解如何使用DP来解题. 这篇文章是基于实例展开来讲的,因为干巴巴的理论实在不好理解. 注意:如果你对于其中某一节已经了解并且不想阅读它,没关系,直接跳过它即可. 简介(入门) 什么是动态规划,我们要如何描述它?

Day 5 笔记 dp动态规划 一.动态规划的基本思路 就是用一些子状态来算出全局状态. 特点: 无后效性--狗熊掰棒子,所以滚动什么的最好了 可以分解性--每个大的状态可以分解成较小的步骤完成 dp分为很多种,首先就是区间dp. 一.元素dp 1.例题2:入门 给定一个数,求这个数能最少被多少完全平方数加起来得到. #include <bits.stdc++.h> using namespace std; int count; inline void func(int num) { int

dp动态规划分类详解 转自:http://blog.csdn.NET/cc_again/article/details/25866971 动态规划一直是ACM竞赛中的重点,同时又是难点,因为该算法时间效率高,代码量少,多元性强,主要考察思维能力.建模抽象能力.灵活度. ****************************************************************************************** 动态规划(英语:Dynamic programm

说了要肝的怎么能咕咕咕呢? 不了解DP或者想从基础开始学习DP的请移步上一篇博客:DP动态规划学习笔记 这一篇博客我们将分为上中下三篇(这样就不用咕咕咕了...),上篇是较难一些树形DP,中篇则是数位和状压DP,下篇则是各种DP的优化手段. ——正片开始—— (为啥我最近的博客都喜欢写这个) 背包类树形DP,树形DP里一种很鬼畜的题目. 简单点讲就是:树上的分组背包.不知道分组背包的也请前往上一篇学习. 我们先来看一道板子题:选课 然后我们一起分析一下这道题(最好自己先想一想),由于每门课的先修

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是算法与数据结构的第15篇,也是动态规划系列的第4篇. 之前的几篇文章当中一直在聊背包问题,不知道大家有没有觉得有些腻味了.虽然经典的文章当中背包一共有九讲,但除了竞赛选手,我们能理解到单调优化就已经非常出色了.像是带有依赖的背包问题,和混合背包问题,有些剑走偏锋,所以这里不多做分享.如果大家感兴趣可以自行百度背包九讲查看,今天我们来看一个有趣的问题,通过这个有趣的问题,我们来了解一下在树形结构当中做动态规划的方法. 这个问题题意很

[模板整合计划]DP动态规划 一:[背包] 1.[01背包] 采药 \([P1048]\) #include<algorithm> #include<cstdio> int T,n,i,j,v[110],w[110],f[1010]; int main(){ scanf("%d%d",&T,&n); for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",&v[i],&w[i]); for(i=1;i

先来看一下经典的背包问题吧 http://www.cnblogs.com/Kalix/p/7617856.html  01背包问题 https://www.cnblogs.com/Kalix/p/7622102.html 完全背包问题 https://blog.csdn.net/mystery_guest/article/details/51878140      多重背包二进制优化 1.https://cn.vjudge.net/problem/12304/origin    POJ 3176

作为考察范围最广,考察次数最多的算法,当然要开一篇博客来复习啦. 子曰:温故而知新,可以为师矣 我复习DP时有一些自己对DP的理解,也就分享出来吧. ——正片开始—— 动态规划算法,即Dynamic Programming(以下简称为DP),是解决多阶段决策过程最优化问题的高效数学方法.自从1999年IOI出了一道名为"数字三角形"的题后,DP题就在OI竞赛中广为流传.而上面提到的"数字三角形",现在就是DP的一道入门题. 递推和DP的关系: 很多人会混淆递推和DP

一.多阶段决策过程的最优化问题 在现实生活中,有类活 动的过程,由于 它的特殊性,可将过程分成若干个互相阶段.在它的每一阶段都需要作出决策,从而使整个过程达到最好的活动效果.当阶段决策的选取不是任意确定的,它依赖于当前面临的状态,又影响以后的发展,当段决策确定后,就组成一个决策序列,因而也就确定了整个过程的一条活动路线,这个问题看作是个前后关联具有链状结构的 多阶段过程就称为多阶段决策过程,这就称为多阶段决策问题. 多阶段决策过程,是指这样的一类特殊的活动过程,问题可以按时间顺序分解互联系的阶段

{20160927 19:30~21:30} 总分400分,我113.33,稳稳地垫底了......(十分呼应我上面的博客名,hhh~)过了这么多天我才打完所有代码,废话我也就不多说了.不过,虽然时间花费的多,但我觉得我的PG也是“博采众长”了. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

本文出自:http://blog.csdn.net/svitter 原题:http://poj.org/problem?id=1141 题意:输出添加括号最少,并且使其匹配的串. 题解: dp [ i ] [ j ] 表示添加括号的个数, pos[ i][ j ] 表示 i , j 中哪个位置分开,使得两部分分别匹配. pos [ i ][ j ] 为-1的时候,说明i, j 括号匹配. 初始值置dp [ i ] [ i ]  = 1; 如果只有一个括号,那么匹配结果必然是差1. 首先判断括号是

蘑菇真的贵,友情价更高   Description 由于提莫为巡逻准备的蘑菇太多了,多余的蘑菇路上种不下,于是他精心挑选了一些蘑菇拜访他的好朋友小炮 提莫的蘑菇一共有n个,对于编号为i的蘑菇魔力值是ai.蘑菇的魔力值越高,小炮就越喜欢.当然因为二人是好朋友,蘑菇魔力值最低也不会小于0 提莫要与小炮分享这些蘑菇,他们制定了一个因吹斯听的分配规则: 两人按1-n的顺序逐个分配每个蘑菇的归属权 对于一个蘑菇,如果这一轮的分配者将这个蘑菇分给自己,那么下一轮分配权将转让给对方 反之,如果分配者将蘑菇分配

终于开始写dp了,还很不熟练 It is a little known fact that cows love apples. Farmer John has two apple trees (which are conveniently numbered 1 and 2) in his field, each full of apples. Bessie cannot reach the apples when they are on the tree, so she must wait fo

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2286 wa了两次因为lca犯了zz错误 这道题如果不多次询问的话就是裸dp. 一棵树上多次询问,且总共询问的点数较小(能够承受得住加个logn的复杂度(常数就不管了,按理说还要*2吧))可以用虚树来处理. 虚树就是对每次询问将有用的点建一棵树,每次询问查询m个点,则这棵树最多m*2个点(太优秀了). 这个虚树的建立过程是用栈维护一条链,每加入一个点就把她和前一条链的叶子节点的lca和这个点本身加

Given a string s, find the longest palindromic substring in s. You may assume that the maximum length of s is 1000. Example: Input: "babad" Output: "bab" Note: "aba" is also a valid answer. Example: Input: "cbbd" Ou

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

题目链接 Given a m * n grid, where each cell is either 0 (empty) or 1 (obstacle). In one step, you can move up, down, left or right from and to an empty cell. Return the minimum number of steps to walk from the upper left corner (0, 0) to the lower right

题目描述 Alice这次决定去股市里当一波韭菜. 她希望你设计一个算法,在满足以下3个约束条件下,计算出最大利润. 1.  你可以多次买卖一支股票,但是对于每支股票,你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票). 2.  因为周转资金需要时间,Alice在买入股票前(第一次除外)需要等一天的时间.即在卖出当天的后天才能进行下一次买入. 3.  为了方便计算,你不用考虑持股数.Alice是否买得起等问题.每次买卖获得的利润就是卖出价减去买入价.  输入 第一行股票样个数N(1<=N

最近想学DP,锻炼思维,记录一下自己踩到的坑,来写一波详细的结题报告,持续更新. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1003 Problem Description Given a sequence a[1],a[2],a[3]......a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the

目录 问题描述 问题分析 问题求解 Java代码实现 优化方向一:时间方面:因为是j是整数是跳跃式的,可以选择性的填表. 思考二:处理j(背包容量),w(重量)不为整数的时候,因为j不为整数了,它就没办法作为数组下标使用. 总结 问题描述 有n个物品,第i种物品的价值为\(p_i\)重量为\(W_i\),选一些物品到一个容量为C的背包里,使得背包内物品在总重量不超过C的前提下,价值尽量大. 问题分析  在之前我们了解贪心思想的时候曾经有过类似的题目那时候物品是可拆分的我们只需要选择单位重量最大的

动态规划就是寻找最优解的过程 最重要的是找到关系式 hdu 1003 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1003 题目大意:求最大字序列和,其实就是分成 以0结尾的序列 以1结尾的序列 以2结尾的序列 ... 以n结尾的序列 所以以n结尾的序列的最大值就是以n-1结尾的序列的最大值+n的值 或最大值是n的值 关系式: d[i]=max(d[i-1]+a[i],a[i]) d[i]为以i结尾的序列和的最大值,a[i]为第i个数的值 #in