最后,答案为max(dp[n][m][0],dp[n][m][1]) 代码 #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;#define ll long long#define pcc pair<char, char>#define inf 0x3f3f3f3fconstintmaxn=1010;intn,m;inta[maxn][maxn];// dir: 0-> down 1-> uplldp[maxn][maxn][2];boolvis[maxn][max...
可以定义一个辅助数组dp,其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最长不下降序列的长度。初始时,将dp的所有元素都初始化为1,因为任何单个元素都可以视为长度为1的不下降序列。然后,从左到右遍历原始序列,对于每个位置i,比较该位置的元素与之前所有位置的元素。如果找到一个比当前元素小或相等的元素j(0 ≤ j < i),...
从基础的数据结构如队列、栈到更复杂的算法如搜索和动态规划,每一位教练都竭力让抽象的概念具体化,以确保学员们能够充分理解和掌握。 CSP-J复赛营的课程内容从前缀差分到深度搜索,从优先队列到DP算法,优编程教研团队将众多内容梳理整合,确...
字符串编码解码相关题型,占比约9.5% 动态规划(DP)的考察,占比约5% 除此之外,还会考察一些其他知识,但占比较少(约3%),只需要重点复习上述内容即可。 CSP-JS 成绩优异者,可获得后续优先参加全国青少年信息学奥林匹克(NOI)系列活动中部分活动的机会。信息学作为五大学科竞赛之一,决赛的国家集训队获奖学生可直接保送清北...
dp[i][p]=max(dp[i][p],dp[j][p−d]+d+1):为本题的二维最长上升子序列 背景知识 曼哈顿距离(Manhattan Distance): d(i,j)=∣xi−xj∣+∣yi−yj∣ 题解代码: #include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;inti,j,p,n,k;intdp[510][110];// dp[i][p]: 前 i个点,已经插入了 p个...
T3中出现次数最多的考点就是DP(线性/背包)其余的考点分布于 数据结构(栈、队列、 树)以及字符串大模拟和搜索(DFS/BFS)上,近五年考了3次DP,所以对于T3而言动态规划是需要攻克的重点(CSP-J重点 线性,背包和区间三种DP)。而基本的搜索,数据结构,字符串模拟本身就是学生学习到这一阶段需要练习的重点。建议大家可以...
1.1、其中 dp[i][j]表示前 i 种纪念币,在总可用金币数量为 j 时能赚到的最大金币。 1.2、val[i]: 第i种纪念币在某次完全背包中的价值(本题中就是买进卖出的价差) 1.3、v[i]: 第 i 种纪念币在某次完全背包中的重量(本题中就是购买成本) ...
题意已知有删除、插入、修改三种操作,如果最后一步操作是删除,上一次的状态是dp[i][j-1],状态推导为dp[i][j]=dp[i][j-1]+1,+1是要算上最后一步;如果最后一步是插入,上一次的状态是dp[i-1][j],状态推导为dp[i][j]=dp[i-1][j]+1。
仍然是一道不符合CSP风格的题目。所以说很容易看出,这是一道很模板的DP。 题目大意:从$ n $个坐标中选择若干个,使得横坐标不减,且纵坐标不减,同时可以插入$ k $个任意位置的点,使得选择的点和差入的点相邻两个点之间距离为 1,求最大点的数量。
学习递归可以从二叉树的遍历,图的遍历入手,有图形的支撑,更好理解递归调用。学习动态规划则是建议将线性DP,01背包,完全背包,多重背包,分组背包的状态定义、状态转移都先硬记一下,倒背如流的时候,自然看别的动态规划题目,就就会有思路,有联想。 上面比较粗糙又个人的介绍了我所理解的学习J组算法的四个阶段和过程...