对于算法的优化我们可以这样想: 在01背包问题中,我们要保证第i次循环中的f[i][v]是由f[i-1][V-weight[i]]递推而来,每一次都是“加选出一个(即一种)物品”而这种方式同时也保证了每件物品只选一次。 而完全背包问题的特点刚好是每种物品可选无限件,所以在考虑“加选出一个(即一种)物品”时就是单纯...
屏幕输出(结果显示在屏幕上),相对于输入,应输出所求得的最大乘积(一个自然数)。 解法: 典型的DP问题 设w(h,q)表示从h位开始的q位数字组合所成的十进制数,m(i,j)表示前i位数字串所得的最大j乘积,初始值为: m(i,0) = w(1,q) ; 动规方程如下所示: if (j==0) m(i,j) = w(1,q) ; e...
for(inti = j;i<ends;i++){//枚举分割点,更新小区间最优解 dp[j][ends] = min(dp[j][ends],dp[j][i]+dp[i+1][ends]+something); } } } 三、朴素区间DP(n³) 例题:石子归并1 (1)N堆石子摆成一条线。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆,并将...
dp[i] = dp[i - 2] + dp[i - 1]; 1. 再者我们就需要通过上面这个 状态表示方程 来对这个dp数组去做一个初始化的工作,此时我们需要去考虑的就是这个越界的问题,因为当前的dp[i]依赖的是前两个数,所以若此刻的i == 0的话,前两个数就会发生越界的情况;若是i == 1,第一个数就会发生越界,所以 ...
DP,中文名译为动态规划,是求解决策过程最优化的过程。各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,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,故有“动态”的含义。(参考 百度百科---动态规划) 下面将直接用例子来说明dp算法。
概率DP实例讲解 在动态规划中,概率DP一般会用于研究有关于概率,步数,期望等问题。 简单总结为以下四个点: (1)数学期望 P=Σ每一种状态*对应的概率。 (2)因为不可能枚举完所有的状态,有时也不可能枚举完,比如抛硬币,有可能一直是正面,etc。 但是现在发现大多数题就是手动找公式或者DP推出即可,只要处理好边界,...
DP就是动态规划（Dynamic Programming)。1，什么是动态规划（DP）？非常重要！，不要认为概念不重要，理解的深刻，你才知道对于什么样的问题去考虑有没有动态规划的方法，以及如何去使用动态规划。1）动态规划是运筹学中用于求解决策过程中的最优化数学方法。 当然，我们在这里关注的是作为一种算法设计技术...
dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i]); maxx=max(dp[i],maxx); }returnmaxx; } 二维矩阵的最大子矩阵和,我们把他转化为一维的子段和,就是把第i行的值加到第j行,再跑一维的最大子段和,时间复杂度O(n*3),比赛时超时。 View Code 再看题意我们可以理解,这个只是求列的最大值,所以我们直接累加到...
C. 逃离这棵树 树形概率dp 题意: 给定一棵树,起点在1号根节点,逃离该树的条件是到达任意一个叶节点。每个节点都有权值,边也有权值,从一个点逃到其中一个儿子的概率是 qijpi+∑qij ,原地不动的概率是 pipi+∑qij (qij表示从i到j这条路径的权值)。每走一步需要一秒钟,求成功逃离的期望。 分析: 比较...