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
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2024-01-08 18:36:21
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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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“抱佛脚”系列（代码部分）； 所有代码均基于 Python3； 记号 LC{xx} 表示 Leetcode 第 xx 题，例如 LC20 表示 Leetcode 第 20题。 题目索引动态规划之套路高频题目LC509 - 斐波那契数LC70 - 爬楼梯LC72 - 编辑距离LC 53 最大子序和LC322 - 零钱兑换 （TODO） 动态规划之套路动态规划本质是“遍历”，通过“记忆”中间结果减少重
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2023-11-16 10:20:11
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文章目录1. 什么是动态规划：2. 求解动态规划2.1 核心问题是穷举：2.2 求状态转移方程框架2.3 什么是状态转移方程 & 状态2.4 对动态规划进行降维打击3. 举例3.1 斐波那契数3.2 零钱兑换 1. 什么是动态规划：动态规划问题的一般形式就是求最值。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。动态
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2024-03-04 21:20:26
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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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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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动态规划Dynamic Programming1.动态规划理论1.1动态规划基本思想 注意：斐波那契递归求解的时间复杂度为O（2n）。 子问题不独立适合动态规划算法设计。分治：将原问题划分为互不相交的子问题，递归求解子问题，再将它们的解组合起来。动态规划：子问题重叠的情况，不同的子问题具有公共的子子问题利用动态规划需要满足：问题中的状态满足最优性原理。 =》最优子结构 问题中的状态必须满足无后效性
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2023-09-27 09:24:27
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爬楼问题方法一递归方法实现爬10阶楼梯的问题def F(n):
if n==1:
return 1
if n==2:
return 2
return F(n-2)+F(n-1)
print(F(10))
>>>89方法二10阶楼梯运用单纯递归的方法轻松得到结果，可是当阶数变成100的时候或者更多的时候，想要得出结果可就没
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2023-09-24 16:17:56
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'''动态规划算法
动态规划（Dynamic Programming，DP） 是运筹学的一个分支，
是求解决策过程最优化 的过程。我们后面说动态规划就可以简称为 DP 算法。
这个算法是在20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决
策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立出来的。
动态规划的应用极其广泛，包括工程技术、 经济、工业生产、军事以及
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2023-09-18 14:10:42
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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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投资问题的动态规划Java代码实现
在本篇博文中，我们将探索如何使用动态规划的方法来解决投资问题，详细步骤包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。尤其是在投资决策中，运用动态编程可以帮助我们确定最优的投资组合。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境适合运行相关代码。首先，绘制思维导图以便展示出我们需要的资源和步骤。
```mermaid
mindmap
【代码】动态规划代码（python。
原创
2024-04-03 12:33:48
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# 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
原创
2024-09-30 04:38:11
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\(1.\)最长单调递增子序列signed main(){
int n,a[105],m=0;
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&a[i]);
}
int dp[105]={0};
dp[1]=1;
for(int i=2;i<=n;i++){
int k=0;
for(in
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2023-06-05 20:52:59
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《告别动态规划，连刷40道动规算法题，我总结了动规的套路》作者：帅地目录一、动态规划的三大步骤二、案例详解案例一、简单的一维 DP案例二：二维数组的 DP案例三、二维数组 DP案例 4：编辑距离三、总结LeetCode动态规划相关题目：一、动态规划的三大步骤动态规划，无非就是利用历史记录，来避免我们的重复计算。而这些历史记录，我们得需要一些变量来保存，一般是用一维数组或者二维数组来保存。下面我们先
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2024-01-10 20:40:57
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目录01背包问题描述：简单描述就是：解析：递推公式：dp数组的初始化：遍历顺序：图解：实现代码：dp数组初始化：遍历：优化：原理：递推公式：遍历顺序：实现代码：初始化：遍历：完全背包问题描述：解析：实现代码：01背包问题描述： 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里，每件物品的体积为W1，W2
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2024-01-11 13:15:50
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本篇博客仅为对动态规划基础问题的状态转移方程进行求解，然后给出对应的注释代码，有关题目的具体内容可在算法导论或网络上进行查看目录1.钢管切割（最小值）2.两条流水线调度3.多条流水线调度4.最长上升子序列5.矩阵链乘6.OBST 内容1.钢管切割实现解释：先设数组price[i]存储着i长度钢管切割后的最小值，p[i]存储着i长度钢管不切割的值，price数组既是本问题的dp数组。经过分
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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目录一：动态规划算法介绍二：动态规划的应用实例三：动态规划代码展示一：动态规划算法介绍1) 动态规划(Dynamic Programming)算法的核心思想是：将大问题划分为小问题进行解决，从而一步步获取最优解 的处理算法2) 动态规划算法与分治算法类似，其基本思想也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。3) 与分治法不同的是，适合于用动态规划求解的
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2023-07-18 13:08:18
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说明：根据acwing算法提高课和算法基础课整理，代码根据y总的稍加修改。1.0-1背包问题问题模型描述：有 N 件物品和一个容量是 V 的背包。每件物品只能使用一次。第 i 件物品的体积是vi，价值是 wi。求解将哪些物品装入背包，可使这些物品的总体积不超过背包容量，且总价值最大。模板题：2. 01背包问题 - AcWing题
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2023-08-05 15:13:44
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