# 动态规划经典题目详解 Java
## 一、流程
首先，让我们简要了解一下动态规划的经典题目解题流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定状态定义 |
| 2 | 确定状态转移方程 |
| 3 | 初始化状态 |
| 4 | 递推计算状态 |
| 5 | 解决问题 |
## 二、详细解释
### 1. 确定状态定义
在动态规划中，首先要确定问题的
原创
2024-06-11 05:01:58
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一、什么是动态规划？动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不过在计算机问题上应用比较多，比如说让你求最长递增子序列呀，最小编辑距离呀等等。既然是要求最值，核心问题是什么呢？求解动态规划的核心问题是穷举。因为要求最值，肯定要把所有可行的答案穷举出来，然后在其中找最值呗。二、动态规划有什么技巧？动态规划就是穷举就完事了？那肯定不是。动态规划的问题有些特别，他们会出现重叠子问题，如果暴力穷举，效率会极
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2023-11-02 20:27:58
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动态规划入门详解一 什么是动态规划？？算法导论中介绍，动态规划和分治方法类似，都是听过子问题的解来解决原问题。下面说一下这2者之间的分别，分治方法将原问题划分为互不相交的子问题，而后将子问题组合之后求出原问题的解，而动态规划是相反的，动态规划利用子问题之间的重叠，写出原问题和子问题之间的状态转移方程，转化为更小的子问题的求解，直到到达边界条件为止，有点类似于递归。①动态规划和分治的区别 分治的子问
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2023-08-24 13:21:46
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目录动态规划（Dynamic Programming）Ⅰ 斐波那契数列（1）传统递归解法：（3）动态规划解法：2 零钱兑换3 青蛙跳台阶（1）疯狂青蛙（可以随意跳）（2）普通青蛙（只能跳1级或2级）4 矩形覆盖问题5 最大连续子数组和6 字符串分割——单词拆分Ⅰ7 三角矩阵方法一：从上到下递推方法二：从下到上递推8 路径总数9 加入障碍的路径总数10 最小路径和11 背包问题12 神奇的口袋 (
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2023-08-11 18:03:52
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【一起来学算法java】——动态规划本篇是简要介绍动态规划的几种题型，具体的章节尽请期待~ 文章目录背包问题可以背的最大重量达到重量的组合数组合总和(可重复)带价值的背包带价值的背包(可重复)总结 背包问题总结了五道题可以背的最大重量确定状态: 对于任意一个重量m,分为下面的两种情况:前n-1个物品就可以组成这个重量了,那么加上最后一个物品,也可以组成这个重量m前n-1个物品可以组成m-A[i]这
1、斐波那契数列题目描述：有一楼梯共M级，刚开始时你在第一级，若每次只能跨上一级或二级，要走上第M级，共有多少种走法？输入：输入数据首先包含一个整数N，表示测试实例的个数，然后是N行数据，每行包含一个整数M（1<=M<=40）,表示楼梯的级输出：对于每个册数用例，请输入不同走法的数量import java.util.Scanner;
public class Main{
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2023-10-09 19:31:25
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动态规划问题（Dynamic Programming）动态规划DP最近在做剑指算法题的时候遇到一个动态规划问题，遇到了一点麻烦，题目是连续子数组的最大和。然后发现之前没有系统学习过DP的问题，于是准备写个笔记记一下摸索动态规划的过程，以下内容大多是在学习过程中参考博客或者资料的内容再加上我自己的理解。动态规划可以简单理解为将一个问题拆成几个子问题，分别求解这些子问题，即可推断出大问题的解。动态规划
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2023-11-29 01:09:14
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在矿工挖矿问题中我们研究了一个动态规划求解最优化问题的例子。在本节中，我们将研究另外一个经典的可以用动态规划解决的最优化问题——背包问题。这个问题和矿工挖矿问题非常类似，可以巩固提高我们使用动态规划求解最优化问题的能力。1. 问题描述假设有一个承重量为 C 的背包。现有 n 件物品，质量分别为 w1,w2,…,wn，价值分别为 v1,v2,…,vn，求让背包里装入的物品具有最大的价值总和的物品子集
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2023-12-01 23:25:33
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目录1. 处理爬楼梯的问题2. 募捐基金问题3. 最小经费粉刷房子问题4. 篱笆粉刷方法数量问题5. 机器人在地图上的路径走法问题 6. 背包问题1. 处理爬楼梯的问题 设计climbstairs(n)进行处理，参数n代表n阶楼梯，每次可以爬1或2阶楼梯，得出有几种爬法可以爬上顶楼；d
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2023-08-21 19:39:48
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本篇总结涉及的题目包括两道经典的动规题目（来自头条题库）及剑指offer中的所有（10道）动归题目（题目分类链接见文末）。动规问题是算法中比较经典并且比较难的一类算法，通常解决该类问题的思路是：① 假设状态（从问题中抽象出dp[i]或者dp[i][j]的含义）② 找出状态转移方程（待求解问题和子问题的关系）③ 确定边界（一般问题都有初始值，或者需要考虑特殊情况）④ 确定实现方式（自上而下或者自下而
五道经典动态规划问题1)最大子序列和题目描述：一个序列，选和最大的子序列转移方程：sum[i]=max{sum[i-1]+a[i],a[i]}当前元素的状态是：自己单独一组还是并到前面最后的答案max{sum[i]}扩展到二维：最大子矩阵方法一：而为前缀和 取maxsum[i][j]=sum[i-1
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2017-11-05 22:03:00
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常见的动态规划（一）-基础问题（1） 文章目录常见的动态规划（一）-基础问题（1）一、动态规划是什么？二、动态规划-五步曲三、一些例子1. （746）使用最小花费爬楼梯2.（62）不同路径3.（63）不同路径II总结 一、动态规划是什么？动态规划，英⽂：Dynamic Programming，简称DP，如果某⼀问题有很多重叠⼦问题，使⽤动态规划 是最有效的。 所以动态规划中每⼀个状态⼀定是由上⼀个
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2024-04-10 08:56:17
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简介动态规划(dynamic programming，简称dp)，是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。（没办法，其实算法就是数学，毕竟数学是基础学科，由数学支撑的学科太多太多）分类动态规划一般可分为线性动规，区域动规，树形动规，背包动规四类。举例：线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校，剑客决斗等；区域动规：石子合并， 加分二叉树，统计单词
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2020-09-29 15:33:00
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前言看了上一遍 《动态代理模式一》应该会有如下疑问：动态代理实现类实例是怎么生成的？是通过生成Java文件->编译成class文件->ClassLoad->new 对象；还是直接生成class文件->ClassLoad->new 对象？一、代理类UML类图 这个类图是根据上一遍 动态代理模式一 的代码来绘制的，$Proxy0类是被JVM生成的，全局流程先说一下，让大家
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2023-07-20 13:58:49
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1、最短编辑距离： #include <iostream> #include <string.h> #include <vector> #include <algorithm>//min()包含头文件 sf using namespace std; int main(){ char str1[102
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2020-09-16 16:26:00
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源博客链接：http://blog.csdn.net/cc_again/article/details/25866971
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2022-09-23 22:46:12
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股票买卖问题是动态规划的经典问题，为此我对该题型进行分析。 121. 买卖股票的最佳时机 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获 ...
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2021-09-30 23:08:00
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只是谈谈看题感悟而已，并没有写题，则跟不用说刷题了。 在看了算法竞赛入门经典，也就是刘汝佳写的那本（一）中动态规划专题，理会甚多。 动态规划问题，一般可以看为DAG问题的，有许多类动态规划原来存储的是bool 的true或false只需改一改题意就变成了，什么保证什么什么情况下，什么最大，什么最小的
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2017-07-24 12:25:00
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一、线性动态规划 最长严格上升子序列 #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; int n,ans; int a[5004],dp[5004]; int main() { scanf("%d",&n); for(int i=1;
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2017-11-08 21:20:00
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动态规划经典问题
目录一、最长公共子序列O(mn)二、最优排序二叉树O(n3)三、最长上升子序列O(nlogn)四、最优三角剖分O(n3)五、最大m子段和O(mn)六、0-1背包问题O(min{nc, 2n, n1.44n})七、最优排序二叉树O(n2)八、最优合并问题O(nlogn)
一、最长公共子序列
Longest Common Subsequence(LCS)
考虑前缀x[1..i]和
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2013-08-06 18:55:00
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