deffind_LIS(nums):"""type:nums:listrtype: int"""n=len(nums)# 1. dp 定义# dp[i] 为nums[i]对应能得到的最长递增子序列# 2. dp 初始化dp=[1foriinrange(n)]res=0# 3. dp 递推foriinrange(1,n):forjinrange(i):ifnums[i]>nums[j]anddp[i]<dp[j]+1:#当前数比nums[j],可构成...
重叠子问题:在用递归算法自顶向下解问题时,每次产生的子问题并不总是新问题,有些问题被反复计算多次。对每个子问题只解一次,然后将其解保存起来, 以后再遇到同样的问题时就可以直接引用,不必重新求解。 2、🐒DP算法——解决问题的基本特征 (1)动态规划一般求解最值(最优、最大、最小、最长)问题; (2)动态规...
void dfs(int v) { // 遍历节点v dp[v] = ...; // 初始化 for(int u: G[v]) { // 遍历v的所有子节点 dfs(u); update(u, v); // 用子节点的dp值对当前节点的dp值进行更新 } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 下面来看一道简单的例题: 【例1.1】子树大小 给定一棵有 个结点的树,根...
DP算法适用于前一步的决策影响后一步决策的问题中。本题蓝色方块的决策取决于其左边和上面的最优决策,因此,对于蓝色部分a[i][j]只需要取max{a[i-1][j],a[i][j-1]}+a[i][j];对于白色部分,只受左边或者上面的决策影响,因此对于横向的a[i][j]应该取a[i][j-1]+a[i][j],对于纵向的a[i][j...
状态:dp[i][j]表示前i件物品放入容量为j的背包中所获得的最大价值 状态转移方程:对于第i件物品,可以选择放或不放 如果不放,那么dp[i][j]=dp[i-1][j] 如果放,那么dp[i][j]=dp[i-1][j-w_i]+v_i 选择获得最大价值的情况,即 dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w_i] + ...
INF = 1<<100 # 模拟无穷大 dp = [INF] * 2022 构建线性dp,用来存放走到 i 结点时最短的路径dp[i] # 特殊值处理 for i in range(1, 23): dp[i] = i 对于特殊的结点 i,我们直接赋值给它。为什么特殊呢?因为结点1到结点22,它们的最短路径都是它们本身。也是为了写后面的代码少个判断,能偷个懒...
简介:【每日算法】简单线性 DP 与简单拓展|Python 主题月 网络异常,图片无法展示 | 题目描述 这是LeetCode 上的剑指 Offer 42. 连续子数组的最大和,难度为简单。 Tag : 「线性 DP」 输入一个整型数组,数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。
k-means++算法可概括为: (1)基于各点到中心点得距离分量,依次随机选取到k个元素作为中心点:先随机选择一个点。重复以下步骤,直到选完k个点。 计算每个数据点dp(n)到各个中心点的距离(D),选取最小的值D(dp); 根据D(dp)距离所占的份量来随机选取下一个点作为中心点。 (2)根据各点到中心点的距离分类; ...
dp(Dynamic Programming)算法即是业界大名鼎鼎的动态规划算法了,其核心思路是把一个复杂的大问题拆成若干个子问题,通过解决子问题来逐步解决大问题,是不是和分治法有点像?关于分治算法可以参考这篇文章:当我们谈论算法我们在谈论什么:由疫情核酸检测想到的分治算法(Divide-and-Conquer),但是和分治法有区别的地方是,使...