DP函数指的是一个输入为当前状态和决策，输出为最优决策结果的函数。它可以帮助我们解决很多优化问题，如背包问题、最长上升子序列等。DP数组指的是一个二维数组，其中每个元素表示当前状态下的最优解。我们可以通过填充DP数组来解决许多动态规划问题。在实际应用中，我们常常将DP函数转化为DP数组，并通过填充DP数组来...
2、为什么动态规划遍历 dp 数组的方式五花八门,有的正着遍历,有的倒着遍历,有的斜着遍历。 一、最优子结构详解 「最优子结构」是某些问题的一种特定性质,并不是动态规划问题专有的。也就是说,很多问题其实都具有最优子结构,只是其中大部分不具有重叠子问题,所以我们不把它们归为动态规划系列问题而已。 我先举...
在使用二维数组的时候,递推公式:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - weight[i]] + value[i]); 其实可以发现如果把dp[i - 1]那一层拷贝到dp[i]上,表达式完全可以是:dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i][j - weight[i]] + value[i]); 与其把dp[i - 1]这一层拷...
数组最大的分组权值和。 样例输入 basic 75226136724843 样例输出 yaml 1596 我们用dp[i]表示前i个数分组的最大权值,对于位置i,我们可以枚举最后一个分组的起始位置为j,计算i,j之间的权值,然后更新dp[i]即可。 为了避免过多的计算,我们需要预处理出来每个区间的乘积对1000取模的结果。
周赛404 | 特殊子序列 DP 树的直径 01:07:35 周赛403 | 状态机 DP 46:45 周赛402 | 值域打家劫舍 树状数组 58:06 周赛401 | bitset 优化 DP 46:48 周赛397 | 状压 DP:从记忆化搜索到递推 01:13:03 周赛388 | 划分型 DP 的套路 01:03:32 周赛380 | 二分答案 数位DP 位运算...
1、DP算法核心: 1、确定【DP状态】 2、确定【DP状态转移方程】 其中DP状态又需要考虑到两点: 1、最优子结构 将原有问题化为一个个子问题,即子结构。对于每一个子问题,其最优值均由【更小规模的子问题的最优值】推导过来 2、无后效性 我们只关心子问题的最优值,不关心子问题的最优值是怎样的得到的。
dp[i][j]:从[0] [0]出发走到[i] [j]有dp[i][j]种走法 2、确定递推公式 如图所示 根据dp数组的定义, 从[0] [0]出发走到[i] [j]上方(也就是[i] [j-1])有dp[i][j-1]种走法,其再往下走一步就可以到[i] [j](即等于dp[i][j]) ...
(dp[0],dp[1]);// 滚动数组,每次交换下}intcnt0=count(s.begin(),s.end(),'0');// 0的个数// 因为总共有 cnt0 * (n - cnt0) 个01+10串,// 平衡后我们需要 cnt0 * (n - cnt0) / 2个01串// 因为dp的代价是替换,实际是 swap的一半代价,因为dp需要 / 2cout<<dp[0][cnt0][cnt...
dp[i][j]的第一维表示当前要放入背包的是第几个物品，第二维表示背包的容量（要尽可能的高价值的使用背包的容量，所以要看当前的这个物品值不值得放到背包里）而dp本身代表当前这个状态下的最大价值。其状态方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j]， dp[i - 1][j - w[i]] + val[i])...
hdu1561(数组dp入门) ACboy很喜欢玩一种战略游戏,在一个地图上,有N座城堡,每座城堡都有一定的宝物,在每次游戏中ACboy允许攻克M个城堡并获得里面的宝物。但由于地理位置原因,有些城堡不能直接攻克,要攻克这些城堡必须先攻克其他某一个特定的城堡。你能帮ACboy算出要获得尽量多的宝物应该攻克哪M个城堡吗?