状态定义:dp[i][j] 表示从前i个物品中选取一些放入容量为j的背包中,能够获得的最大价值。 状态转移方程:如果不取第i个物品,则 dp[i][j] = dp[i-1][j],如果取第i个物品(前提是j >= w[i]),则 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]] + v[i]) 综上,dp[i][j] = ma...
此题标签是线性DP,暴力只可过两个样例点,此题DP状态的定义和描述是四维的定义,f[i][j][k][l]数组表示步数1用了i张步数2用了j张步数3用了k张步数4用了l张所获得最大分数,那么可以枚举步数的每一个状态,数组s统计卡牌步数的个数,最后求一下f[s[1]][s[2]][s[3]][s[4]],既每一张卡牌都用完,...
一. Dynamic Programming (DP算法) 二. 举例(斐波那契数列,0-1背包) 三. 分配宝藏 一、Dynamic Programming (DP算法) DP,听起来挺高级的一个东西,我第一次接触是在洛谷上,但是当时感觉学这玩意还早,就忽视了它,直到我在XDOJ上遇到了它,就有了这篇博客... DP,中文名译为动态规划,是求解决策过程最优化的过...
2.思想 动态规划的基本思想是:问题的最优解如果可以由子问题的最优解推导得到,则可以先求解子问题的最优解,在构造原问题的最优解;若子问题有较多的重复出现,则可以自底向上从最终子问题向原问题逐步求解。 比如说著名的斐波那契定理a[i]=a[i-1]+a[i-2],就是一个特别好的理解方式,为什么直接写公式的算法...
题目链接https://ac.nowcoder.com/acm/contest/5671/C 题意:输入一个n*m的矩阵,找一个值最大的 (子矩阵的和/子矩阵最后一行的和),输出 题解:比赛时联想到以前写过的最大子矩阵和,就是用dp来写, 一维数组a[i]的最大子段和我们可以用dp[i]=max(dp[i-1]+a[i],a[i])来转移 ...
本题若是使用 动态规划 来做,需要先表示出数组dp的状态,通过dp[j-weight[i]]推导出dp[j],然后得出 状态转移方程max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]),才能计算出最终的结果 但若是使用 贪心算法 💬 所以大家在做题的时候只要牢牢记住它们而言的最本质区别即可,题目刷多了,自然也就很好区分 2...
for(inti=1;i<=n;i++)for(intj=v[i];j<=m;j++)dp[j]=max(dp[j],dp[j-v[i]]+w[i]); 3. 多重背包 模型总结:每个物品有各自可选的最多次数kk。 思想 按照完全背包暴力的思想同样可以得到暴力解法。 时间复杂度超时的原因主要是由于循环了kk这个维度,于是接下来需要优化这个维度。这里可以使用二...
1-1 C++算法 - 动态规划(算法思想) [51:17] 1-2 C++算法 - 线性DP:案例1 [27:17] 1-3 C++算法 - 线性DP:案例2 [30:39] 1-4 C++算法 - 线性DP:案例3 [34:01] 1-5 C++算法 - 背包DP:01背包 [34:46] 1-6 C++算法 - 背包DP:01背包(状态压缩) [15:40] 1-7 C++算法 - 背包DP:完...
dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1) # 状态转移方程 return max(dp) # 最优解为dp中的最大值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 算法分析: 时间复杂度:动态规划算法的时间复杂度通常为O(n^2),其中n为问题的规模; 空间复杂度:动态规划算法的空间复杂度通常为O(n)。
思路2:递推(dp思想) 观察发现,每行只有一个位置是对角线,只能执行操作r=c,根据前置思路同样进行删行操作后剩下p-1行;剩下n-1个为非对角线,只能执行操作r!=c,根据前置思路同样进行删行操作后剩下p-2行,由于黑白两种可能性情况需要加倍(请注意,思路1是从结果考虑的需要减半,而这里还没放置车,需要区别),在...