定义dp[i][j]为前i个人 用j个药 可以获得的最大经验值 然后就可以得出递推式 for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=x;++j) if(j>=use[i]) dp[i][j]=max(dp[i-1][j]+lose[i],dp[i-1][j-use[i]]+win[i]); else dp[i][j]=dp[i-1][j]+lose[i]; 如果能打过,那么我可以
确定状态:状态dp[ i ]表示走到第 i 级台阶的方案数。 确定状态转移方程:在正常的楼梯上,我们可以从第i - 1级台阶或第i - 2级台阶走到第 i 级台阶,因此状态转移方程为dp[ i ] = dp[ i-1 ]+dp[ i - 2 ]。 然而,如果第 i 级台阶是破损的,则不能走到该台阶,此时我们需要将dp[ i ]设为0。
动态规划是不可忽视的一类算法,也比较不容易掌握。 本文是个人Leetcode刷题笔记的一部分,力求用最简洁的方式 说明白 算法原理 及 经典例题,以便很久不刷题后能立刻 恢复手感。DP基本思路:DP核心的思想是: 一个…
动态规划DP 前言:因为在练习算法题时遇到了经典的背包问题,而解决这个问题的最优方法是动态规划为了更多的了解动态规划,结合网上资料和个人理解系统地整理了一份资料可能对于部分人来说学习一个方法只要知道怎么用就行,而不去管这个方法的概念原理等,但是对于动态规划,最主要的就是其概念和思路,所以建议仔细地了解一下...
动态规划(DP) 动态规划最主要的特点是转移概率已知,因此可根据贝尔曼方程来进行状态更新,相当于开了“上帝视角”,不适用于实际问题。 蒙特卡洛(MC) 蒙特卡洛主要思想是通过大量的采样来逼近状态的真实价值。该方法的起始点是任意选取的,一直到终止状态才进行一次更新,因此当动作序列很长时或者出现循环,该方法便不适用。
数位动态规划(数位DP)主要用于解决“在区间[l,r]这个范围内,满足某种约束的数字的数量、总和、平方“这一类问题 圈子内针对这类问题,有两类写法,一种是记忆化搜索写法,一种是迭代写法。笔者两种写法都尝试过一段时间,力推记忆化搜索写法,也立志灭绝所有迭代写法(划掉),原因如下: ...
递归 考虑最后一步,我们只能从第9级或者第8级走过去。 对于任意的n≥2时有f(n)=f(n−2)+f(n−1) 如果不递归 可以从小到大,一个一个计算出所有的f(i)! 这就是简单的动态规划 dp两个要求: 最优子结构:大问题的(最优)解可以由小问题(最优)解推出,在这个问题中,大问题f(n)解可以由小问题和...
4)边界条件为dp[0] =0; 5) 求解目标为 dp[i]; 如图所示: 动态规划所处理的问题是一个多阶段决策问题,一般由初始状态开始,通过对中间阶段决策的选择,达到结束状态;或倒过来,从结束状态开始,通过对中间阶段决策的选择,达到初始状态。这些决策形成一个决策序列,同时确定了完成整个过程的一条活动路线,通常是求最...
DP背包问题模板:01背包 与 完全背包 https://blog.csdn.net/Ratina/article/details/87715794 各种背包问题(图文并茂超详解附代码) https://blog.csdn.net/weixin_69927885/article/details/136336954 01背包问题【回溯法求解】通俗易懂,适合小白 https://blog.csdn.net/qq_29051107/article/details/103395285 ...
动态规划(Dynamic Programming :DP、动态编程 、动态程序设计)被定义为一种在多项式时间内解决某些特定类型问题的技术。动态规划解决方案比指数暴力法更快,并且可以轻松证明其正确性。 动态编程主要是对普通递归的优化。无论何时我们看到重复调用相同输入的递归解决方案,我们都可以使用动态编程对其进行优化。