dp=[0 for i in range(n)] #创建n*1的列表 dp[0]=1;dp[1]=2 #初始值 for i in range(2,n): dp[i]=dp[i-1]+dp[i-2]#递归式:状态转移方程 return dp[n-1] >>> g11(10) 89 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 二、二维DP ①求方案数 问题2.1 描述:在m*n的方格...
deflongest_common_subsequence(s1,s2):m=len(s1)n=len(s2)dp=[[0]*(n+1)for_inrange(m+1)]foriinrange(1,m+1):forjinrange(1,n+1):ifs1[i-1]==s2[j-1]:dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1else:dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])returndp[m][n] 1. 2. 3. 4. 5....
foriinrange(1, n+1): q = max(q, p[i] + _cut_rod(p, n-i)) returnq 如下图所示,当钢条的长度增加时候,切割的方案次数随着指数增加。当n=1的时候切割1次,n=2的时候切割2次,n=3的时候切割4次,n=4的时候切割8次。。。 所以:自顶向下递归实现的时间复杂度为O(2n) 2.4,两种方法的代码实现...
状态转移方程: 根据斐波那契数列的定义,可以得到状态转移方程:dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] 边界条件: 初始条件为dp[0] = 0和dp[1] = 1 classSolution:deffib(self, n:int) ->int:ifn <2:returnn dp = [0foriinrange(n +1)] dp[1] =1foriinrange(2, n +1): dp[i] = dp[...
dp[0]=0foriinrange(mx):# 如果 dp[i] 为 -1 ,则使用状态 i 中的火柴棍,# 无法拼出满足题意的正方形的边,直接处理下一个状态ifdp[i]==-1:continue# 枚举接下来要使用的火柴棍forjinrange(n):# 如果第 j 根火柴棍不在状态 i 中,且加入后拼出的边长不超过 target ,# 则状态 i | (1 << ...
dp = [1 for _ in range(n)] for i in range(1, n): if arr[i - 1] < arr[i]: dp[i] = dp[i - 1] + 1 result=max(dp) return result if __name__ == "__main__": n = int(input().strip()) arr = [int(item) for item in input().strip().split()] ...
for i in range(m): dp[n-1][i] = data[n-1][i] print(dp) #第一个循环从最底层往上,第二层循环从左向右,在这里从第四层,就是倒数第二层开始向上进行动态规划 for i in range(n-2,-1,-1): for j in range(i+1): temp_max = max(dp[i+1][j],dp[i+1][j+1]) ...
def fib(n): if n <= 1: return n dp = [0] * (n + 1) dp[0], dp[1] = 0, 1 for i in range(2, n + 1): dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2] return dp[n] 题目6:三数之和 问题描述:给定一个包含 n 个整数的数组nums,找出其中三个数,使它们的和等于 0。找出所有满足条...
ratings=np.array([[5,3,0,1],[4,0,0,0],[0,5,3,0],[0,4,5,5]])# 计算用户之间的相似度 defsimilarity(ratings):n=ratings.shape[0]sim=np.zeros((n,n))foriinrange(n):forjinrange(n):ifi!=j:sim[i][j]=np.corrcoef(ratings[i],ratings[j])[0,1]returnsim ...