核心算法:贪心(k-优化算法)、动态规划(DP)、回溯、分支限界法 思路一:贪心 k-优化策略:从 n 个物品中按任意组合成 1、2、...、k 个物品,若组合能放入背包中,就将该组合优先放入背包内,然后执行贪心并记录当前最优解,并尝试下一个组合,直到所有组合都完成。使用 k-优化策略改进后,误差可控制在 1k+1∗...
DP:由于重叠子问题和最优子结构的形式,DP可以利用所有的局部最优解信息进行求解,不一定包含上一步的最优解。所以DP要纪录所有的局部最优解,也就是纪录所有的子问题最优解。 从树的角度来讲,DP子底向上构建树,从叶子节点开始,每个节点都是一个局部最优解,直到最后的解利用树的所有信息构成,组成一颗完成的树。...
二、最大子段和 博客对应课程的视频位置:4.8、最大子段和-贪心和dp区别 https://www.fanrenyi.com/video/27/270 1、题目描述 最大子段和(最大连续子序列的和) 题目描述 给出一个长度为 n 的序列 a,选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。 输入格式 第一行是一个整数,表示序列的长度 n。 第二...
dp&贪心|分治 最优子结构:选择某某后必然可以选择f(sn-an,n-1) 重叠子问题:fn会用到fn-1, 实现方式 经典问题: 例题讲解: 无重叠区间 跳跃 补充问题: 最长递增子序列 心得 为什么要用动态规划,因为想优化枚举, 为什么要贪心,因为想优化dp dp&贪心|分治 dp规划优于递归暴力枚举,在于它在面对n时,利用了n-...
搜索,贪心,DP,三者的区别和联系 【摘要】 1、 贪心是一种特殊的动态规划,动态规划的本质是独立的子问题,而贪心则是每次可以找到最优的独立子问题。贪心和动归不是互斥的,而是包含的,贪心更快,但约束更强,适应范围更小。动归和bfs的关系也是一样的。......
状态转移方程:dp[j]=dp[j+a[i]]|dp[j],dp[i]表示余下i元。 原来就不足5元,那就不能买啦。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include<cstdio> #include<cstring> #include <algorithm> using namespace std; int n, p, a[1001], dp[1001], ans; int main() { while(...
算法思想简介（分制（分开在递归），贪心（DJS）,动态分配（dp，解决多变化条件），回溯（万能，深度优先））不管是动态规划，还是回溯都是在可选择 条件固定时，进行选择 ，都会用到递归调用。不同的是：贪心最好理解，从头开始找最优结果一直到最后。（一般for循环就可以）分治思想就是完全的找局部最优解，然后...
伪代码如下: 2.贪心算法上面的动态规划方法已经解决了这个问题,我们再看看在DP的基础上能否找出贪心规则/性质进一步使用贪心算法。我们前面动态规划的思路是对每门课进行多步决策(选不选这门课...引言 在学习完分治和动态规划之后,我们来学习贪心算法。解决问题的观察思路和解决方法的选择可如下图所示。 可分可以使...
贪心+双指针+DP 简单来说,对于下一个点j的最小次数,其必定是由离他最远的点跳过去的次数最少。 但是反过来不太行,如果是考虑当前点,只让他跳到最远的点的话,相当于这个点对应的下一步只有一个点,但这是不对的。因为他可能对应着多个点。但对于下一个点来说,他的最优只会有一个。
amount = 6需要最少的硬币数是1【2枚 1分 5分】,所以dp(6) = min{ dp(6-1), dp(6-5), dp(6-10),dp(6-20), dp(6-25))} + 1 == dp[5]+ 1 = 2 ... amount = 21需要最少的硬币数是2【2枚 1分 20分】,所以dp(21) = min{ dp(21-1), dp(21-5), dp(21-10),dp(21-...