LeetCode#动态规划第8页

算法学习笔记——动态规划：概述（动态规划的要素、动态规划与DFS/BFS/贪心算法的区别）

动态规划DynamicProgramming，DP问题动态规划问题一般形式就是求最值（最长递增子序列、最小编辑距离）其本质就是穷举，但不是暴力穷举，其思想源于暴力穷举，但使用了“备忘录”或DPTable

Insomnia_X·2025-04-16 00:55

Python解题：卡牌翻面求和问题全解析

目录一、问题场景：卡牌游戏的数学挑战二、数学建模：将问题转化为动态规划三、代码实现：动态规划的Python舞蹈四、性能优化：让算法跑得更快1.空间优化（滚动数组）2.数学优化（余数预处理）3.并行计算（

傻啦嘿哟·2025-04-15 14:23

贪心算法练习

贪心算法适用问题：一.最优子结构：当一个问题的最优解包含其子问题的最优解，这是问题可以采用动态规划法或贪心法求解的关键性质。

swingfer·2025-04-15 13:14

杨辉三角力扣118

示例1:输入:numRows=5输出:[[1],[1,1],[1,2,1],[1,3,3,1],[1,4,6,4,1]]示例2:输入:numRows=1输出:[[1]]二、思路动态规划的思路解决：//dp

随风756·2025-04-15 12:40

力扣leetcode 118杨辉三角代码及题解

简单的动态规划。存储中介就是一个一维的Arraylist.（当然也可以直接用返回的二维list）与传统的状态转移方程不太相同，是下面这个。

Object_in_java·2025-04-15 12:39

杨辉三角(动态规划，Java/C/Python3实现含注释说明,简单)

目录题目描述思路及实现方式一：使用二维数组思路代码实现Java版本C语言版本Python3版本复杂度分析时间复杂度空间复杂度方式二：使用动态规划计算杨辉三角思路代码实现Java版本C语言版本Python3

天天学长爱编程·2025-04-15 12:37

LeetCode每日一题4.7

这是一个经典的0-1背包问题的变种，可以通过动态规划（DP）来解决。思路总和为奇数时无法分割：如果数组的总和是奇数，那么不可能将其分成两个和相等的子集，直接返回False。

WaitWaitWait01·2025-04-15 11:34

leetcode--10.正则表达式匹配

思路：这题是典型的动态规划，主要工作需要创建其状态转移公式。假设s的长度为sLen，p的长度为pLen，需要创建一

抹旧·2025-04-14 18:04

LeetCode 热题 100_零钱兑换（85_322_中等_C++）（动态规划）

LeetCode热题100_零钱兑换（85_322）题目描述：输入输出样例：题解：解题思路：思路一（动态规划）：代码实现代码实现（思路一（动态规划））：以思路一为例进行调试题目描述：给你一个整数数组coins

Dream it possible！·2025-04-14 17:58

动态规划-分苹果：m个苹果，n个盘子的分法个数

题目：有m个苹果，n个盘子，每个盘子都可以放无数个苹果，问有多少种分法？例如有5个苹果，5个盘子，则由（11111)，（1112），（113），（14），（212），（23），（5）共7种分法。分析：这道题我有两种解法，一种是回溯法，即设定一个列表[1,2,…m]，然后对列表内的元素进行组合，组合条件有两个，1），它们的和为m。2），它们的个数不能超过n。当满足这种条件时，停止回溯，并记录结果。最

inside802·2025-04-14 16:53

使用Python解决构造回文字符串问题

目录问题定义算法选择Python实现1.定义问题2.动态规划状态定义3.状态转移方程4.初始化5.填充顺序6.Python代码实现7.调用算法并输出结果算法优化1.空间优化2.滚动数组优化3.中心扩展法总结回文字符串是指正读和反读都相同的字符串

傻啦嘿哟·2025-04-14 14:40

贪心算法：原理、应用与优化

与动态规划等其他算法相比，贪心算法追求的是“贪心”地做出每一步最优的决策，而不是考虑整体的情况或后续可能发生的变化。

sewinger·2025-04-14 10:45

动态规划专题(一维动态规划）

16.从递归入手一维动态规划动态规划:用空间代替重复计算,包含一整套原理和技巧的总和,课程会用非常大的篇幅来全盘介绍知道怎么算的算法vs知道怎么试的算法有些递归在展开计算时,总是重复调用同一个子问题的解

小屿写代码·2025-04-14 04:03

算法【从递归入手二维动态规划】

尝试函数有1个可变参数可以完全决定返回值，进而可以改出1维动态规划表的实现。同理，尝试函数有2个可变参数可以完全决定返回值，那么就可以改出2维动态规划的实现。

还有糕手·2025-04-14 03:32

【动态规划】Leetcode 279. 完全平方数【中等】

示例1：输入：n=12输出：3解释：12=4+4+4解题思路1、使用动态规划求解，定义一个一维数组dp，其中dp[i]表示和为i的完全平方数的最少数量。

FLGB·2025-04-14 02:54

动态规划 (Dynamic Programming)

文章目录背包DP01背包完全背包多重背包混合背包背包DP01背包1.洛谷P2871[USACO07DEC]CharmBraceletS题目链接：洛谷P287101背包模板题，不过多解释。#includeusingnamespacestd;constexprintN=3500,M=13000;intn,m,w[N],d[N],dp[M];intmain(){ios::sync_with_stdio(

nuo534202·2025-04-13 19:11

十、数位 DP

文章目录数位动态规划（数位DP）233.数字_1_的个数方法一：暴力超时方法二：「按位枚举」「状态」复用limit标记是否受到了限制「状态」复用面试题17.06.2出现的次数600.不含连续1的非负整数灵茶山艾府数位

Yake1965·2025-04-13 12:27

带素数和约束的二维网格最小代价路径问题

目录一、问题描述二、问题分析2.1路径规划基础2.2素数和约束三、算法设计3.1素数判断函数3.2动态规划求解3.3代码解释四、复杂度分析4.1时间复杂度4.2空间复杂度五、总结一、问题描述在许多实际场景中

欣傅·2025-04-13 04:00

数据结构与算法-动态规划3-状态压缩dp，数位dp

6：状态压缩dp：通过集合的形式去表达一个状态，实现将指数级的问题转化为更方便处理的形式例题：求把N×MN×M的棋盘分割成若干个1×21×2的长方形，有多少种方案。例如当N=2，M=4N=2，M=4时，共有55种方案。当N=2，M=3N=2，M=3时，共有33种方案。如下图所示：输入格式输入包含多组测试用例。每组测试用例占一行，包含两个整数NN和MM。当输入用例N=0，M=0N=0，M=0时，表示

一个人在码代码的章鱼·2025-04-13 01:44

DTW算法（语音识别）

DTW主要是应用在孤立词识别的算法，用来识别一些特定的指令比较好用，这个算法是基于DP（动态规划）的算法基础上发展而来的。

编程大乐趣·2025-04-12 21:49

leetcode 264. Ugly Number II

动态规划解决。关键是理解如何生成新的丑数。这道题和经典的斐波那契数列问题其实是一样的。求第n个数，需要用第n个数前面的数来求。不同的是，斐波那契数列不会重复。而本题的丑数，会重复出现。

洞阳·2025-04-12 20:41

leetcode 322. Coin Change 零钱兑换(中等)

一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/coin-change给你一个整数数组coins，表示不同面额的硬币；以及一个整数amount，表示总金额。

okokabcd·2025-04-12 19:40

算法训练最大的算式（动态规划）

问题描述题目很简单，给出N个数字，不改变它们的相对位置，在中间加入K个乘号和N-K-1个加号，（括号随便加）使最终结果尽量大。因为乘号和加号一共就是N-1个了，所以恰好每两个相邻数字之间都有一个符号。例如：N=5，K=2，5个数字分别为1、2、3、4、5，可以加成：1*2*(3+4+5)=241*(2+3)*(4+5)=45(1*2+3)*(4+5)=45……输入格式输入文件共有二行，第一行为两个

f_zyj·2025-04-12 03:47

Python 算法基础篇：斐波那契数列问题的动态规划解法

Python算法基础篇：斐波那契数列问题的动态规划解法引言1.斐波那契数列问题概述2.斐波那契数列问题的递归解法3.斐波那契数列问题的动态规划解法3.1定义状态3.2状态转移方程3.3边界条件和自底向上求解

挣扎的蓝藻·2025-04-12 01:05

P1049 装箱问题 P1048 采药P1040 加分二叉树

题解：装箱问题使用动态规划解决。dp[j]表示容量为j的箱子可以达到的最大体积。逆序遍历更新dp，最终输出V-dp[V]。#include#include#includeusingnamespaces

骑驴看星星a·2025-04-11 22:16

总结：查找子字符串出现次数

总结方法：题目一是动态规划思想，题目二是滑动窗口思想，但是本质都是动态统计：确定子串某个字符位置，统计前面配对次数，以此累加计算即可1.蓝桥字符题目链接：1.蓝桥字符【算法赛】-蓝桥云课#include

菜鸡中的奋斗鸡→挣扎鸡·2025-04-11 22:14

LeetCode hot 100—最长回文子串

示例2：输入：s="cbbd"输出："bb"分析动态规划法使用动态规划来解决最长回文子串问题的核心思想是利用子问题的解来构建更大问题的解。

rigidwill666·2025-04-11 21:11

NO.90十六届蓝桥杯备战|动态规划-区间DP|回文字串|Treats for the Cows|石子合并|248(C++)

区间dp也是线性dp的⼀种，它⽤区间的左右端点来描述状态，通过⼩区间的解来推导出⼤区间的解。因此，区间DP的核⼼思想是将⼤区间划分为⼩区间，它的状态转移⽅程通常依赖于区间的划分点。常⽤的划分点的⽅式有两个：基于区间的左右端点，分情况讨论；基于区间上某⼀点，划分成左右区间讨论P1435[IOI2000]回文字串-洛谷先找重复⼦问题定义状态表⽰⼤问题是让整个字符串[1,n]变成回⽂串的最⼩插⼊次数；当

ChoSeitaku·2025-04-11 20:34

NO.89十六届蓝桥杯备战|动态规划-分组背包-混合背包-多维费用背包|通天之分组背包|排兵布阵|樱花|L国的战斗间谍(C++)

P1757通天之分组背包-洛谷因为⼀个组⾥⾯最多只能挑⼀个元素，所以我们就以⼀个组为单位。状态表⽰：dp[i][j]表⽰从前i组中挑选物品，总重量不超过j的情况下，最⼤的价值。那么dp[n][m]就是最终结果。状态转移⽅程：根据第i组选什么物品，可以分若⼲情况讨论。设选择的物品重量为a，价值为b，此时的最⼤价值就是dp[i-1][j-a]+b。因为要的是最⼤值，所以考虑所有物品之后，取所有情况的最

ChoSeitaku·2025-04-11 20:04

某车联网面经+学习（动态规划，线段覆盖贪心算法；lambda匿名函数）

随风流_·2025-04-11 19:57

蓝桥杯算法课《算法最美》笔记——8.贪心策略和动态规划

8贪心策略与动态规划动态规划和贪心算法都是一种递推算法，均用局部最优解来推导全剧最优解。是对遍历解空间的一种优化当问题具有最优子结构时，可用动态规划，而贪心算法是动态规划的特例。

果壳clap·2025-04-11 19:54

【学习笔记】动态规划—各种 DP 优化

【数据结构】动态规划（DynamicProgramming）-CSDN博客https://blog.csdn.net/Hsianus/article/details/134802356?

脚步的影子·2025-04-11 19:22

学习算法笔记（7.5）-贪心算法（股票售卖问题）

学到这里的大家应该都非常清楚贪心算法到底是怎么一回事了，说白了就是动态规划的一种特例，没有动态规划的使用范围广，但是效率却比动态规划效率高，贪心算法不考虑之前的情况，只考虑当前的最优选择以期达到最优的结果

Serendipity-self·2025-04-11 18:52

蓝桥杯c ++笔记(含算法贪心+动态规划+dp+进制转化+便利等)

蓝桥杯+++#include#include#include#includeusingnamespacestd;//常使用的头文件动态规划小蓝在黑板上连续写下从11到20232023之间所有的整数，得到了一个数字序列

AaWeiAa·2025-04-11 18:21

【leetcode】动态规划刷题总结（三）-背包问题

背包问题有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]。01背包是每件物品只能用一次；完全背包是每件物品数量无限。求解目标是将哪些物品装入背包里物品价值总和最大。01背包问题-二维DP数组解法遍历顺序的选择：只要正序遍历背包容量即可，遍历物品、背包容量的顺序可以颠倒deftest_2_wei_bag_problem1(weight,val

zs1996_·2025-04-11 17:14

leetcode——背包问题

初识背包问题算法题也做了有200多题了，终于准备刷一波背包问题，花了点时间写了一题中等难度的，其实就是动态规划按题目类型来分有三种，完全背包，0-1背包0-1背包就是指货物只有两种状态，装或不装，不能多装

timathy33·2025-04-11 17:41

[leetcode]动态规划：斐波那契数列

一.线性dp1.0什么是线性dp线性DP就是指状态的转移具有线性递推关系，每个状态只依赖之前的状态，按照线性顺序一步步递推下去。1.1斐波那契数列问题#include#includeusingnamespacestd;intmain(){intk;cout>k;//初始化向量dp并设置初始值vectordp(k);dp[0]=1;//当k大于1时，设置第二个元素的值if(k>1){dp[1]=1;

亓才孓·2025-04-11 17:11

从leetcode518学习动态规划的完全背包问题

完全背包和01背包问题唯一不同的地方就是，每种物品有无限件518.零钱兑换II-力扣（LeetCode）暴力枚举最直接的做法是dfs：intres=0;intchange(intamount,vector&coins){dfs(0,coins,amount);returnres;}voiddfs(intstartIdx,constvector&coins,intresidue){if(residu

坠金·2025-04-11 17:40

[日记]LeetCode算法·十七——动态规划② 01背包问题

101背包问题背包问题是动态规划的经典问题，而其中01背包又是基础中的基础。01背包问题:有n件物品和一个最多能背重量为w的背包。第i件物品的重量是weight[i]，得到的价值是value[i]。

Leafing_·2025-04-11 17:07

[leetcode]01背包问题

一.问题描述01背包问题是一个经典的组合优化问题，属于动态规划算法的典型应用场景。其问题描述如下：有一个容量为C的背包，以及n个物品，每个物品都有重量w[i]和价值v[i]。

亓才孓·2025-04-11 16:06

【动态规划】深入动态规划：连续子结构的算法剖析

文章目录前言例题一、最大子数组和二、环形子数组的最大和三、乘积最大子数组四、乘积为正数的最长子数组五、等差数列划分六、最长湍流子数组七、单词拆分八、环绕字符串中唯一的子字符串结语前言什么是是动态规划连续子数组

努力也学不会java·2025-04-11 10:56

数据结构与算法-动态规划-区间dp,状态机dp,树形dp

3-区间DP介绍通常用(dp[i][j])表示区间([i,j])上的某种最优值，比如(dp[i][j])可以表示从下标(i)到(j)的元素进行某种操作所得到的最大收益、最小花费等。状态转移方程：这是区间DP的关键。它描述了如何从较小的区间的最优解得到较大区间的最优解。例如，对于一个表达式求值问题，可能有(dp[i][j]=max{dp[i][k]+dp[k+1][j]+text{合并操作}(i,k

一个人在码代码的章鱼·2025-04-11 04:49

蓝桥杯补题状态压缩DP

一开始一点头绪都没有，看了别人的题解发现是压状DP动态规划博大精深。。。。

qq_40164879·2025-04-10 23:46

NO.86十六届蓝桥杯备战|动态规划-01背包|采药|小A点菜|Cow Frisbee Team(C++)

背包问题是动态规划中最经典的问题，很多题⽬或多或少都有背包问题的影⼦。它的基本形式是：给定⼀组物品，每个物品有体积和价值，在不超过背包容量的情况下，选择物品使得总价值最⼤。

ChoSeitaku·2025-04-10 22:40

动态规划 —— 打家劫舍问题及其变式总结

前言除了爬楼梯类问题外，入门DP的另一大类即是打家劫舍问题。198.打家劫舍740.删除并获得点数2320.统计放置房子的方式数1608213.打家劫舍II3186.施咒的最大总伤害1841题单⬆️（0x3F总结版，特别鸣谢）例题：Leetcode198.打家劫舍你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间

Northern Light.·2025-04-10 20:58

【轨迹后端优化】PiecewiseJerkPathOptimizer多项式速度优化

系列文章目录文章目录系列文章目录PiecewiseJerkPathOptimizer多项式速度优化PiecewiseJerkPathOptimizer多项式速度优化算法理论：1、S-T图离散，动态规划（

RoboticsTechLab·2025-04-10 19:19

LeetCode——518. 零钱兑换 II(Coin Change 2)[中等]——分析及代码（Java）

LeetCode——518.零钱兑换II[CoinChange2][中等]——分析及代码[Java]一、题目二、分析及代码1.动态规划（1）思路（2）代码（3）结果三、其他一、题目给你一个整数数组coins

江南土豆·2025-04-10 17:11

LeetCode动态规划之贪心算法

LeetCode动态规划之贪心算法贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例，相比动态规划，使用贪心算法还需要满足【贪心选择性质】什么是贪心选择性质呢，简单说就是：每一步都做出一个局部最优的选择，最终的结果就是全局最优

yyistiger·2025-04-10 17:41

518. Coin Change 2 [Medium]

本题当amount为0时，无论有没有硬币、几个硬币，都算有一种方案当没有硬币时，除非amount为0，否则0种方案//背包问题空间优化的动态规划，2ms，fasterthan100%classSolution

汋灼·2025-04-10 17:37

代码随想录算法训练营第三十三天|Day33 动态规划

62.不同路径https://programmercarl.com/0062.%E4%B8%8D%E5%90%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84.html视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1ve4y1x7Eu思路int**initDP(intm,intn){int**dp=(int**)malloc(sizeof(int*)*m);inti,j;fo

是糖不是唐·2025-04-10 16:01

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