分石子#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
int dp[105][105],dpb[105][105];
int main(){
int n;cin>>n;
for(int i=1;i<=n;i++){
cin>>dp[i][i];
}
//lengt
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2023-07-04 10:54:44
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第一题：力扣509题
解题思路：根据题意，定义动态数组，初始化，递推公式，直接遍历就ok！！！代码如下：class Solution {
public int fib(int n) {
//动态规划典型题目
if(n <= 1) {
return n;
}
//1. dp数组
in
基本概念动态规划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。动态规划基本思想动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。
基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。步骤找出最优解的性质，并刻画其结构特征递归地定义最优值（写出动态规划方程）；以自底向上的方式计算出最优值；根据计算最优值时得到的信息，构造
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2023-08-15 16:37:26
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程序员规划职业规划时，可以参考以下几个方面：
确定目标和兴趣：首先，程序员需要明确自己的职业目标和兴趣。了解自己的技能和擅长的领域，为自己设定一个清晰的职业发展目标，例如成为一名技术专家、团队负责人或项目经理等。
技能提升：不断学习和提升技能是程序员职业发展的关键。程序员应关注行业动态，学习新技术和新方法，提升自己的技术能力。可以通过阅读技术书籍、参加培训课程、参与开源项目等方式提升技能。
路径
线性规划问题的解法很多，大同小异，个人觉得没必要完全掌握。视频太长不好学，matlab自己编码难度大，这里的线性规划代码应对一般的题来说应该够了，各位可以用matlab跑一跑。y = β + β x 1+ β x2
x=[ones(10,1),x1,x2];解 数据的散点图明显地呈现两端低中间高的形状，所以应拟合一条二次曲线。
选用二次模型
1 0
2
y = a2 x + a x +
一、前言 “程序设计”的真谛是什么？许多初学者的理解是“写代码”。但是，在匠人看来，把“程序设计”理解为“写代码”，就像把“电路设计”理解为“画PCB”一样。 新手们苦恼的问题是，他们只会“写代码”。他们一接到新的项目，总是在第一时间就爬到键盘上去敲代码。新手们的精力总是比较旺盛，他们加班加点，两天就把所有代码敲完。然后他们会用十倍或几十倍以上的时间去调试，中间伴随着几次三番的推倒重来。最后，他们...
原创
2021-08-22 10:02:37
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最近利用业余时间开始学习Python，制定简单计划如下：
终极目标：
用Python写一个Web Framework（Open Source）！
近期学习计划：
Python入门：主要是阅读入门教程，学习Python基础编程知识；目标：可以阅读简单代码；时间：2周（进度：50%）。Pylons入门：了解Pylons的基本操作和使用，了解网站的服务
题目1. 最长递增序列-动态规划（即，找出一个给定序列中最长的递增序列？）# 动态规划
'''
一般思路：
1. 穷举法/暴力搜索；
2. 记忆化搜索，剪枝
'''
# TODO 1. 暴力破解
def find_max_len1(nums, i):
'''
暴力破解：找出最长递增序列：
L(i) 从i开始的子序列
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2023-05-24 17:25:23
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# 路径规划代码Python：让机器人智能导航
在人工智能领域，路径规划是一个非常重要的问题。它涉及到如何让机器人在给定的环境中，从起点到终点找到一条最优路径。在本文中，我们将探讨如何使用Python语言实现路径规划，并提供一些代码示例。
## 路径规划的基本概念
路径规划通常包括以下几个步骤：
1. **环境建模**：将实际环境抽象为一个图，图中的节点表示环境中的关键点，边表示节点之间的连
# 动态规划：解决复杂问题的利器
## 引言
动态规划是一种解决复杂问题的有效方法，特别是在求解最优解、最优子结构和重叠子问题的场景下。它是一种算法设计理念，广泛应用于运筹学、计算机科学和经济学等多个领域。本文将通过具体的代码示例、图示分析以及详细讲解，带你深入理解动态规划的基本概念与应用。
## 动态规划的基本概念
动态规划的核心思想是将复杂问题拆解为较小的子问题，通过存储已经计算的结果
参考：http://www.banbeichadexiaojiubei.com/index.php/2020/02/26/%e8%87%aa%e5%8a%a8%e9%a9%be%e9%a9%b6%e8%b7%af%e5%be%84%e8%a7%84%e5%88%92-dijkstra%e7%ae%97%e6%b3%95/ 一. DJKSTRA算法概述我们可以将地图抽象为Graph的数据结
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2023-07-05 17:19:26
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# Java路径规划代码
在软件开发中，路径规划是一个常见的问题。无论是在游戏开发中寻找最短路径，还是在物流系统中规划送货路线，路径规划都是一个非常重要的问题。在Java中，有许多算法和库可以帮助我们进行路径规划。本文将为大家介绍Java中路径规划的代码实现和一些常用的路径规划算法。
## 路径规划算法
在路径规划中，最常用的算法包括Dijkstra算法、A*算法和Floyd算法。这些算法在
# 路径规划及其在Python中的应用
路径规划是指通过计算机算法确定从一个起点到一个终点的最佳路径的过程。在现实生活中，路径规划常用于导航系统、自动驾驶和物流配送等领域。在Python中，有多种库和算法可以用于路径规划，例如Dijkstra算法、A*算法等。本文将介绍路径规划的基本概念，以及如何在Python中实现路径规划算法。
## 基本概念
在路径规划中，我们通常需要考虑以下几个要素：
原创
2023-07-23 20:39:02
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# Python路径规划代码实现教程
## 一、流程表格
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|------|---------------|--------------|
| 1 | 导入必要的库 | import networkx |
| 2 | 创建图对象 | G = networkx.Graph() |
| 3 | 添加节点
双层规划多层规划基本介绍多层次决策系统最终的决策结构主从递阶决策问题-Von Stackelberg双层规划引入双层规划是具有两个层次系统的规划与管理(控制)问题。双层规划问题分类 多层规划基本介绍多层次决策系统多层次决策系统，每一级都有自身的目标函数。 一般情况下：高一级决策机构(者)对下一级决策机构(者)行使某种控制、引导权（作为前提）而下一级决策机构(者）在这一前提下，亦可以在其管理职责范
文章目录相关知识点LP线性规划问题MIP混合整数规划MIP的Python实现（Ortool库）assertMIP的Python实现（docplex库） 相关知识点LP线性规划问题Linear Problem[百度百科]：研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 学过运筹学的小伙伴，可以看这个LP问题的标准型来回顾一下： 不太熟悉的朋友可以看这个例题，再结合上面的标准型，来感受一
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2023-08-24 16:26:04
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递归问题大问题分解成 多个 相同的小问题递归和栈，有一定的关联整数转换成任意进制的代码（递归方法）思路： 进制转换问题 --> 整数除和求余数 整数除和求余数（除以“进制基base” // base 和 对“进制基” 求余数 %base）def convert_scale(n, base):
convert_string = '0123456789ABCDEF'
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2023-10-31 21:03:49
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运筹优化博士，只做原创博文。更多关于运筹学，优化理论，数据科学领域的内容0 介绍前面介绍的割平面法和分支定界法都是求解整数规划的常用方法，但是面对大规模整数规划/混合整数规划，往往直接采用割平面法和分支定界法求解是不现实的，这时候就需要对大规模整数规划/混合整数规划问题先进行分解和松弛，然后再进一步采用割平面法和分支定界法来帮助求解。目前我个人总结整数规划问题的分解/松弛的主流的方法有如下三种：
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2023-08-12 21:47:55
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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。把多阶段过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解，创立了解决这类过程优化问题的新方法——动态规划。使用动态规划特征：求一个问题的最优解大问题可以分解为子问题，子问题还有重叠的更小的子问题整体问题最优解取决于子问题的最优解（状态转移方程）从上往下
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2023-08-17 15:14:17
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