# 动态规划（Dynamic Programming）概述及Python实现
## 引言
动态规划（Dynamic Programming，以下简称DP）是一种常用的算法思想，用于解决多阶段决策问题。它通过将问题分解为一系列子问题，并存储子问题的解，从而避免重复计算，提高算法效率。
## DP的基本思想
DP的基本思想可以概括为以下几个步骤：
1. **定义状态：** 将原问题划分为若干
原创
2023-09-18 12:36:51
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# 区间动态规划（Interval DP）实战指南
## 引言
区间动态规划是一种通过动态规划思想解决特定问题的技术。常用于处理有“区间”特征的问题，如矩阵链乘法、石子合并等。本文将通过一个简单的例子来解析区间动态规划的实现流程，帮助刚入行的小白理解这一算法。
## 实现流程
首先，我们需要制定一个清晰的步骤流程。以下是解决区间动态规划问题的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-10-30 05:06:10
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# Python获取屏幕dp
在开发移动应用程序时，了解屏幕的像素密度（DP）是很重要的。DP是一种表示屏幕上物体大小的度量单位，它可以根据屏幕的像素密度进行自适应。Python提供了一些库和方法，可以帮助我们获取屏幕的DP。
## 获取屏幕的像素密度
要获取屏幕的DP，我们首先需要获取屏幕的像素密度。在Python中，我们可以使用`pyautogui`库来获取屏幕的分辨率。下面是一个示例代
原创
2023-09-12 18:53:36
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# 学习如何实现状态压缩动态规划（DP）在Python中的应用
在编程和算法的学习中，状态压缩动态规划是一种非常高效的解决问题的方法，特别是在涉及集合或状态数目多的情况下。状态压缩主要通过使用位运算来减少内存占用和加速计算。在本篇文章中，我们将全面探索如何在Python中实现状态压缩动态规划，以解决一些常见的问题。
## 流程概述
实现状态压缩DP的主要步骤可以总结为以下几个部分：
| 步
# Python中的dp模块：理解和运用动态规划
动态规划（Dynamic Programming，DP）是一种解决复杂问题的方法，通过将问题分解成较小的子问题，并存储这些子问题的解决方案，以避免重复计算。在Python中，使用dp模块可以方便地实现动态规划算法。本文将介绍动态规划的基本概念、常见应用场景，并通过代码示例加以说明。
## 动态规划的基本概念
动态规划适用于求解一些最优决策问题
目录问题：动态规划思路：0-1背包完全背包多重背包混合背包二维费用背包分组背包问题：给定3个物品a 价值1000， 重量1kgb 价值2000， 重量4kgc 价值1500， 重量3kg用容量为4kg的背包最多可以装价值多少的物品？背包问题就是类似这种给定容量求最优解的问题，有很多种，这里说的是01背包问题。01背包：所有物品只有一个，只所以背包中任意物品的的数量只可能是0 或者 1。动态规划思路
解决DP问题的三大步骤： 1.先定义DP数组的含义 2.初始化DP（有些是需要初始化的有些不用）3.找到状态转移方程式。1. 01背包问题：什么是01背包问题？ 0 1 就是选和不选两种情况，也就是说这个物品要不就选要不就不选（不能重复选，重复选择就是完全背包问题）。状态转移方程：01背包问题可以分为两类 一类是选了第i个元素那么dp的值就为 dp[i-1][j-v[i]]+w[i]
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2023-07-13 23:20:08
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一、引入 动态规划程序设计是对解最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊算法。不像前面所述的那些搜索或数值计算那样，具有一个标准的数学表达式和明确清晰的解题方法。动态规划程序设计往往是针对一种最优化问题，由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的设计方法对不同的问题，有各具特色的解题方法，而不存在一种万能的动态规划
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2023-06-14 18:57:06
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The more, The BetterTime Limit: 6000/2000 MS (Java/Others)Memory Limit: 3
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2015-06-28 11:29:00
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一、斐波那契数列（递归VS动态规划）1、斐波那契数列——递归实现（python语言）——自顶向下递归调用是非常耗费内存的，程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n)，当n很大时，程序运行很慢，甚至内存爆满。1 def fib(n):
2 #终止条件，也就是递归出口
3 if n == 0 or n == 1:
4 return 1
5 else:
6
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2023-07-24 14:33:51
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文章目录1、安装ODPS2、连接阿里云odps3、执行sql4、odps全表扫描在Python中怎么实现设置运行参数设置读取数据规模设置读取结果为pandas DataFrame设置读取速度（进程数） PyODPS是MaxCompute的Python SDK，提供DataFrame框架和MaxCompute对象的基本操作方法。接口手册：https://pyodps.readthedocs.io/
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2023-08-07 17:59:20
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这次的题目是这样的： 假设有一个6*6的棋盘，每个格子里面有一个奖品（每个奖品的价值在100到1000之间），现在要求从左上角开始到右下角结束，每次只能往右或往下走一个格子，所经过的格子里的奖品归自己所有。问最多能收集价值多少的奖品。 &nbs
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2023-07-06 14:18:37
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pythonic 简洁、灵活、可读性强#交换两个变量值
a,b = b,a
#去掉list中的重复元素
old_list = [1,1,1,3,4]
new_list = list(set(old_list))
#翻转一个字符串
s = 'abcde'
ss = s[::-1]
#用两个元素之间有对应关系的list构造一个dict
names = ['jianpx', 'yue']
ages =
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2023-12-20 21:52:24
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1、昨日内容回顾 函数：避免重复代码，增强可读性。 特点：以功能为导向。 def 函数名(): 函数体 函数的返回值：return &n
1 #include <cstdio> 2 #include <cstring> 3 #include <iostream> 4 #include <algorithm> 5 6 using namespace std; 7 8 int t; 9 long long dp[19][19][2005]
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2017-08-08 17:01:00
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二叉苹果树 题目 有一棵苹果树，如果树枝有分叉，一定是分2叉（就是说没有只有1个儿子的结点） 这棵树共有N个结点（叶子点或者树枝分叉点），编号为1-N,树根编号一定是1。 我们用一根树枝两端连接的结点的编号来描述一根树枝的位置。下面是一颗有4个树枝的树 2 5 / / 3 4 / / 1 现在这颗树
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2017-05-26 16:58:00
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参考文件http://pythonconquerstheuniverse.wordpress.com/category/python-debugger/翻译不是一一对应Debug功能对于developer是非常重要的，python提供了相应的模块pdb让你可以在用文本编辑器写脚本的情况下进行debug. pdb是python debugger的简称。常用的一些命令如下： 命令用途break 或 b
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2023-10-10 16:15:35
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链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/373/B来源：牛客网题目描述在欧美，“666”是个令人极其厌恶和忌讳的数，被称为“野兽数”。相传，尼禄，这位历史上以暴君著称的古罗马皇帝，在一次罗马大火后，无端指控是基督徒焚烧了罗马，并对他们进行大肆镇压。尼禄死后，部分基督徒出于对尼禄的恐惧，相信他并没有死去，而且还会回到罗马来中...
原创
2022-09-23 10:36:48
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论文 1. 图像识别 CNN是主流，但是很多的文章只是在MNIST, ImageNet上做实验。 你可以找一些其他的图像数据，比如天文，地理， 医疗，自然等等。然后在这些数据上实现CNN. 当然，在你实现的过程中一般都会伴随着一些小/大创新。 这个足够让你发一篇不错的文章。 很容易找得到一些open source code. 2.语音识别+机器翻译 这个也可以叫做“同声传译”。 你可以分别建语音识
原创
2023-05-22 10:28:04
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package Week1; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.StringTokenizer; /* 5 ...
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2021-08-01 18:38:00
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