01 前言1.1 说明关于动态规划的见解：动规和递归有很多相似的地方，最显著的特征可以说是阶段性，二者都有很明显的阶段划分，所以，声明好每一个阶段所需要做的事情以及阶段与阶段之间的转移可以说是重中之重了，这就涉及几个问题：第一，需要声明好方法（递归）或者数组（动规）具体的意义，所代表的作用；第二，需要说明好递归处理数据的方式（递归）或者是阶段转移方程（动规）；第三，跳出方法的条件（递归）或者是数组
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2023-09-18 21:12:31
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目录0-1 背包问题递归动态规划JavaC++分割等和子集动态规划零钱兑换HashMap 来当记忆数组的递归动态规划贪心 + DFS零钱兑换 II递归动态规划C++pythonC++编辑距离递归动态规划C++python鸡蛋掉落动态规划0-1 背包问题给你一个可装载重量为W的背包和N个物品，每个物品有重量和价值两个属性。其中第i个物品的重量为wt[i]，价值为val[i]，现在让你用这个背包装物品
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2023-07-31 23:23:57
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目录一、三步问题二、连续数列三、打家劫舍四、不同路径五、最小路径和六、最长公共子序列 一、三步问题我们可以列出一个数组dp[n]，在这个数组中的第i位保存的数据就是上i个楼梯有多少种走法，由此我们可以先得到：dp[1]=1; dp[2]=2; dp[3]=4;同时我们可以推出状态转移访方程为：dp[i]=(dp[i-1]+dp[i-2]+dp[i-3]) 代码如下：class Solution
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2023-12-04 13:23:56
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这里写目录标题1、动态规划算法2、动态规划&分治3、动态规划算法典型例题3.1选数问题3.1.1递归解法3.1.2动态规划解法3.2最长公共子序列3.3钢条切割问题3.3.1递归解法3.3.2动态规划解法3.4斐波那契数列3.4.1递归解法3.4.2递归解法3.5背包问题（0-1背包） 1、动态规划算法动态规划算法(Dynamic Programming)，也叫dp算法，该算法的核心思想
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2024-01-16 01:28:04
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1. 走台阶问题
有n级台阶，一个人每次上一级或者两级，问有多少种走完n级台阶的方法？
方法1：递归
#include <iostream>
using namespace std;const int N = 100; //假设最多走100级台阶
int result[N]; //保存结果int step(int n)
{
if(n > 2)
{
result
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2023-06-03 19:36:36
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1、三角数塔问题设有一个三角形的数塔，顶点为根结点，每个结点有一个整数值。从顶点出发，可以向左走或向右走，如图所示： 要求从根结点开始，请找出一条路径，使路径之和最大，只要输出路径的和。【代码】//// 例题1 三角数字塔问题 ////#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAXN 101int n,d[MAXN][M
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精选
2013-11-14 13:23:43
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一、01背包问题题目描述：有n个重量和价值分别为wi，vi的物品，从这些物品中挑选出总重量不超过W的物品，求所有挑选方案中价值总和的最大值。 1<=n<=100 1<=wi,vi<=100 &nb
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2024-04-16 18:08:14
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一、递归算法如果在第i个地方切割，就把钢条分为两个长度为i，n-i的钢条，问题转化为求这切割两个钢条的最大价值之
原创
2024-08-22 14:09:56
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文章目录509 斐波那契数列70 爬楼梯朴素的思路：从状态转移入手完全背包的思路：从走法入手746 使用最小花费爬楼梯62 不同路径63 不同路径Ⅱ343 整数拆分96 不同的二叉搜索树（背包问题：0-1背包和完全背包）416 分割等和子集1049 最后一块石头的重Ⅱ494 目标和474 一和零518 零钱兑换Ⅱ377 组合总和Ⅳ70 爬楼梯322 零钱兑换279 完全平方数 509 斐波那契数
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2023-08-11 18:04:21
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力扣上比较简答的一道动态规划题目。 方程：class Solution {public: int uniquePaths(int m, int n) { const int M = m; const int N = n; int dp[M][N]; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = 0; i < ...
原创
2021-06-05 00:09:47
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买苹果Description小易去附近的商店买苹果，奸诈的商贩使用了捆绑交易，只提供 6 个每袋和 8 个每袋的包装(包装不可拆分)。 可是小易现在只想购买恰好 n 个苹果，小易想购买尽量少的袋数方便携带。如果不能购买恰好 n 个苹果，小易将不会购买。输入描述: 输入一个整数n，表示小易想购买 n(1 ≤ n ≤ 100) 个苹果输出描述: 输出一个整数表示最少需要购买的袋数，如果不能买恰好 n
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2024-03-13 22:39:40
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主要是看了《数据结构与算法》有所感悟，虽然这本书被挺多人诟病的，说这有漏洞那有漏洞，但并不妨碍我们从中学习知识。 其实像在我们前端的开发中，用到的高级算法并不多，大部分情况if语句，for语句，swith语句等等，就可以解决了。稍微复杂的，可能会想到用递归去的解决。 但要注意的是递归写起来简洁，但实际上执行的效率并不高。 我们再看看动态规划的算法：动态规划解决方案从底部开始解决问题， 将所有小问
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2024-07-02 17:06:17
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本文总结了《王道机试指南》中动态规划（Dynamic Programming）部分的所有例题以及分析思路、状态转移方程等。有助于完整复习动态规划全部内容。为避免大量代码和题干导致失去主线，本文只写思路，代码可在题目链接内的讨论区找到。一.基本思想与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解中得到原问题的解。 与分治法不同的是，分治法会使得有些子问题被
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2024-06-07 19:34:48
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动态规划 例题1.矩阵连乘问题 一.问题描述 矩阵A和B可乘的条件是矩阵A的列数等于矩阵B的行数.若A是一个p×q的矩阵，B是一个q×r的矩阵，则其乘积C=AB是一个p×r的矩阵.其标准计算公式为： 计算C=AB总共需要pqr次的数乘. 给定n个矩阵{A1,A2,…,An}.其中Ai与Ai+1是可乘 ...
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2021-10-28 10:52:00
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2评论
贪心算法与动态规划在软考中的实践应用
在计算机科学与技术领域，算法无疑是核心之一，它们为解决各种问题提供了高效的策略和方法。在众多算法中，贪心算法和动态规划是两种常见的、在解决优化问题中极具实用性的策略。它们在软件水平考试（软考）中也占据了重要的位置，经常以例题的形式出现，检验考生对于算法原理和实践应用的掌握程度。
贪心算法，顾名思义，它总是做出在当前看来最好的选择，希望通过每个局部最优的选择
原创
2024-03-11 19:02:47
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# JAVA中的动态规划算法经典例题
动态规划（Dynamic Programming）是一种优化算法，主要用于求解具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。在计算机科学中，动态规划被广泛用于解决复杂问题，如最短路径、背包问题、字符串匹配等。本文将通过经典的“零钱兑换”问题来讲解动态规划的基本构思和实现。
## 零钱兑换问题
### 问题描述
假设你有一些硬币的面额（例如1元、2元、5元），你
原创
2024-10-29 03:52:35
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1.最长递增子序列求一段字符串的最长递增子序列问题分析:设序列为:A="a0,a1,a2,a3,a4,a5,...,ai",定义D(i)为选i作为序列一项后,后面序列中第i项更大项数有多少,包括i.从最后一项算起D(i)=1,依次往前计算;如果ak<=ak+1,则D(k)=D(k+1)+1 ; 如果ak>ak+1 ,则往后遍历，直到寻找到m，ak<=am,然后D(k)=D(m)+
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2023-11-01 18:36:36
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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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作为运筹优化领域中一种极其重要的算法，动态规划可以说是非常skr好用了……
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2021-06-17 21:33:09
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动态规划01介绍介绍：动态规划（dynamic programming）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。动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种特殊算法（如线性规划是一种算法）。因而，它不象线性规划那样有一个标准的数学表达式和明确定义的一组规则，而必须对具体问题进行具体分析处理。因此，在学习时，除了要对基本概念和方法
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2023-11-26 14:04:29
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