leetcode-动态规划

动态规划练习题③

2915.和为目标值的最长子序列的长度给你一个下标从0开始的整数数组nums和一个整数target。返回和为target的nums子序列中，子序列长度的最大值。如果不存在和为target的子序列，返回-1。子序列指的是从原数组中删除一些或者不删除任何元素后，剩余元素保持原来的顺序构成的数组。示例1：输入：nums=[1,2,3,4,5],target=9输出：3解释：总共有3个子序列的和为9：[4
noruta·2025-04-05 19:23

洛谷 最大子段和 （动态规划入门问题）

题目描述给出一个长度为n的序列a，选出其中连续且非空的一段使得这段和最大。输入格式第一行是一个整数，表示序列的长度n。第二行有n个整数，第i个整数表示序列的第i个数字ai。输出格式输出一行一个整数表示答案。输入输出样例输入72-43-12-43输出4说明/提示样例1解释选取[3,5]子段{3,−1,2}，其和为4。数据规模与约定对于40%的数据，保证n≤2×103。对于100%的数据，保证1≤n≤
自由随风飘·2025-04-05 19:21

【蓝桥杯】算法笔记2

这篇文章主要记录动态规划方面的学习。动态规划的核心思想：把大问题分解成小问题，记住小问题的解，避免重复计算。
是Winky啊·2025-04-05 07:01

⭐算法OJ⭐字符串与数组【动态规划 DP】（C++实现）最长公共子序列 LCS + 最短公共超序列 SCS

动态规划（DynamicProgramming,DP）在字符串数组相关的算法题中应用广泛，尤其是在解决子序列、子串、编辑距离、匹配等问题时。
Vitalia·2025-04-05 05:20

蓝桥杯常用算法介绍：动态规划（DP）

动态规划是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并记录子问题解来避免重复计算的方法。其核心是状态定义和状态转移方程。在竞赛中，DP常用于解决最优化问题（如最大值、最小值）或计数问题（如路径总数）。
启诚科技·2025-04-05 05:48

⭐算法OJ⭐寻找最短超串【动态规划 + 状态压缩】（C++ 实现）Find the Shortest Superstring

Givenanarrayofstringswords,returnthesmalleststringthatcontainseachstringinwordsasasubstring.Iftherearemultiplevalidstringsofthesmallestlength,returnanyofthem.Youmayassumethatnostringinwordsisasubstrin
Vitalia·2025-04-05 05:47

动态规划，如何应用动态规划解决实际问题？

一、动态规划核心概念动态规划是一种分阶段解决问题的数学方法，它将复杂问题分解为更小的子问题，通过存储子问题的解来避免重复计算。
程序员黄同学·2025-04-04 20:49

1.3 斐波那契数列模型：LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯

动态规划解最小花费爬楼梯问题：LeetCode746.使用最小花费爬楼梯1.题目链接LeetCode746.使用最小花费爬楼梯题目要求：给定一个整数数组cost，其中cost[i]是从楼梯第i阶向上爬所需支付的费用
熊峰峰·2025-04-04 09:32

代码随想录Day30

Day30动态规划part0301背包问题二维题目描述小明是一位科学家，他需要参加一场重要的国际科学大会，以展示自己的最新研究成果。他需要带一些研究材料，但是他的行李箱空间有限。
好像也没那么热爱·2025-04-04 09:31

代码随想录Day31

Day31动态规划part04LeetCode1049.最后一块石头的重量II题目描述有一堆石头，用整数数组stones表示。其中stones[i]表示第i块石头的重量。
好像也没那么热爱·2025-04-04 08:29

动态规划：完全背包问题----中专生刷算法

需要基础:闫氏dp分析法，01背包问题先去看一下01背包问题，再看完全背包动态规划:选择dp及优化01背包问题-CSDN博客做过01背包问题的同学会发现,完全背包问题的代码在01背包基础上改动很小，但是里面的思想
XYY369·2025-04-02 23:25

代码随想录打卡Day43

300.最长递增子序列这道题之前做过，但是不是用动态规划的思路做的（当时用的啥思路也忘干净了，无语(ˉ▽ˉ；)…），这道题我一开始构造的dp数组的含义是：在考虑下标在[0,i]范围内，所能得到的最长递增子序列的长度为
编程绿豆侠·2025-04-02 02:25

Leetcode 3500. Minimum Cost to Divide Array Into Subarrays

MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1.解题思路这一题非常惭愧，没有自己搞定，基本是抄的大佬们的代码，甚至抄完之后还是没完全理解，非常惭愧……整体这一题的思路还是比较简单的，就是一个动态规划
Espresso Macchiato·2025-04-01 21:19

蓝桥杯质数拆分

蓝桥杯质数拆分-动态规划题目描述动态规划题目描述题目传送门题目的大意就是将2019拆分成质数相加的形式由多少种方法动态规划这道题其实类似于0-1背包问题，设立数组dp[i][j],在前i个质数中能够构成和为
Mondayismyday·2025-04-01 06:26

leetcode hot100 多维动态规划

1️⃣2️⃣多维动态规划（区间DP、状态机DP）62.不同路径一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。
yadanuof·2025-04-01 02:33

【算法】动态规划 - 背包问题总结（二）

概述上一篇博客讲到了背包问题中的01背包问题，今天这篇博客继续介绍背包问题中的完全背包问题。首先回顾一下背包问题，背包问题解决的是：一共有N件物品，有一个容积为V的背包，第i个物品有两个属性：体积v[i]和价值w[i]，在背包能装下的前提下，能装的物品最大价值是多少。完全背包完全背包问题的关键是，每个物品有无限个。状态转移方程根据上次求解01背包的思路，求解完全背包也需要分成两个部分，分别是状态表
妄想的男孩·2025-03-31 20:48

【算法】动态规划 - 背包问题总结（三）

概述上次介绍完了完全背包问题，今天将介绍背包问题中的多重背包和分组背包问题。回顾一下背包问题的所要解决的问题是：有N个物品，有一个容积为V的背包，每个物品有两个属性：体积v[i]和价值w[i]。在背包能装下的前提下，能装的物品的最大价值是多少？多重背包多重背包与前两个背包问题不同的是，每件物品的个数不一，用s[i]表示。多重背包问题链接：多重背包问题I多重背包问题II状态转移方程让我们再回忆一下求
妄想的男孩·2025-03-31 20:48

GitHub 上值得前端学习的数据结构与算法项目

包含数组、链表、栈、队列、递归、排序、二分查找、散列表、字符串、二叉树、堆、图、回溯、分治、动态规划等。每个代码实现有解释，测试用例。
2401_84435838·2025-03-31 14:38

「读书计划」《啊哈！算法》7日结构化学习规划

配套动态流程解析Day2：理解栈、队列、链表结构+实践结构体编码实现Day3：解析枚举与递归原理+LeetCode基础题型实践Day4：攻克图遍历算法（深度优先搜索/广度优先搜索）+路径规划实例分析Day5：构建动态规划思维
SHENHUANJIE·2025-03-31 14:35

【c++笔试强训】（第四十七篇）

目录活动安排（贪⼼-区间）题目解析讲解算法原理编写代码合唱团（动态规划-线性dp）题目解析讲解算法原理编写代码活动安排（贪⼼-区间）题目解析1.题目链接：活动安排_牛客题霸_牛客网2.题目描述描述给定nn
single594·2025-03-31 09:01

十六届蓝桥杯C++组备赛必看：高频算法与核心知识点梳理

文章目录一、避开那些"送分题"的坑1.1数据类型与极值的边界1.2STL容器使用速查表1.3C++11/14/17新特性速览（慎用高级语法）二、暴力算法的蜕变2.1搜索结果与剪枝艺术2.2动态规划（DP
A好名字A·2025-03-30 19:27

蓝桥杯数字三角形JAVA（动态规划）

问题描述：上图给出了一个数字三角形。从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径，把路径上面的数加起来可以得到一个和，你的任务就是找到最大的和。路径上的每一步只能从一个数走到下一层和它最近的左边的那个数或者右边的那个数。此外，向左下走的次数与向右下走的次数相差不能超过1。输入格式输入的第一行包含一个整数N(1
Kearneyyy·2025-03-30 05:52

信息学奥赛一本通 1262：【例9.6】挖地雷 | 洛谷 P2196 [NOIP1996 提高组] 挖地雷

该题可抽象为：求有向无环图上，点权加和最大的路径，可以用动态规划的方法来求解。顶点编号从小到大，只存在小编号顶点
君义_noip·2025-03-30 03:37

动态规划——编辑距离

参考博客：https://blog.csdn.net/ghsau/article/details/78903076题目编辑距离又称Leveinshtein距离，是由俄罗斯科学家VladimirLevenshtein在1965年提出。编辑距离是计算两个文本相似度的算法之一，以字符串为例，字符串a和字符串b的编辑距离是将a转换成b的最小操作次数，这里的操作包括三种：插入一个字符删除一个字符替换一个字符
皮蛋瘦肉没有肉·2025-03-30 00:49

编辑距离（动态规划）

题目描述给你两个单词word1和word2，请你计算出将word1转换成word2所使用的最少操作数。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符编辑距离：是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。问题：word1到word2的编辑距离子问题：word1前i个字符到word2前j个字符的编辑距离假如有两个字符串"hat"和"wtct"每个格子表示word
北川_·2025-03-30 00:17

常见算法模板（python）

常见算法模板（python）二分搜索（实数搜索、整数搜索）前缀和、差分数组深度优先搜索DFS宽度优先搜索BFS并查集树状数组线段树稀疏表动态规划（矩阵）快速幂字符串匹配算法-KMPFloyd算法Dijkstra
雨拾·2025-03-29 18:38

3.28-4.3 学习笔记＜一＞：【蓝桥杯】 扫雷

这周的题目虽然不是难度高的那种但着实是把我难住了，毕竟这学期才开始想着认真学代码，学算法等，所以其实包括动态规划等算法在内我是不会的，所以这周的十个题我只打出来六个（别骂了别骂了）。
桦彦司·2025-03-29 08:30

代码随想录动态规划2

62.不同路径代码随想录视频讲解：动态规划中如何初始化很重要！|LeetCode：62.不同路径_哔哩哔哩_bilibili一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。
Naive_7·2025-03-29 08:55

代码随想录动态规划——零钱兑换

题目给定不同面额的硬币coins和一个总金额amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回-1。你可以认为每种硬币的数量是无限的。示例1：输入：coins=[1,2,5],amount=11输出：3解释：11=5+5+1示例2：输入：coins=[2],amount=3输出：-1示例3：输入：coins=[1],amount=0输出：
HDU-五七小卡·2025-03-29 07:52

代码随想录动态规划——最大子数组和

题目给定一个整数数组nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。示例:输入:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]输出:6解释:连续子数组[4,-1,2,1]的和最大，为6。思路动规五部曲：确定dp数组和下标dp[i]表示包括下标i之前的最大连续子数组和为dp[i]确定递推公式dp[i]只有两个方向可以推导出来（1）dp[i-1]+nums[i]，即：
HDU-五七小卡·2025-03-29 07:52

代码随想录——动态规划-股票问题

https://www.programmercarl.com/动态规划-股票问题总结篇.html#买卖股票的最佳时机含手续费一、只能买一次不断更新最小买入值，不断更新profit=prices[i]-buy
Nero33666·2025-03-29 07:50

代码随想录动态规划05

74.一和零视频讲解：动态规划之背包问题，装满这个背包最多用多少个物品？|LeetCode：474.一和零_哔哩哔哩_bilibili代码随想录给你一个二进制字符串数组strs和两个整数m和n。
Naive_7·2025-03-29 07:18

最长有效括号(动态规划dp)

题目：32.最长有效括号思路：动态规划，时间复杂度0(n)。
岁忧·2025-03-28 22:44

前缀和（C++）

另一类是大算法，比如贪心和动态规划这种，这种算法直接关系到解决某个问题的全局思想，出现的形式多样，运用起来也比较灵活。哈哈，
L-M-Y·2025-03-28 19:24

力扣 32. 最长有效括号 python AC

动态规划classSolution:deflongestValidParentheses(self,s):s=''+ssize=len(s)dp=[0]*sizeforiinrange(2,size):
VirgoAsumita·2025-03-28 03:59

贪心算法-最优装载问题C++实现

一、概念当一个问题具有最优结构性质时，可用动态规划算法，有时会有更简单有效的算法，那就是贪心算法，贪心算法是通过一系列的选择来得到问题的解，贪心算法并不从整体最优解上加以考虑，所做的选择只是在某种意义上的局部最优解
大王算法·2025-03-28 01:13

Java 算法入门：动态规划和二叉树

让我们一起来探讨一下：动态规划和二叉树。LeetCode70题:爬楼梯问题问题描述想象一下，你正站在一个楼梯的底部，需要爬到楼顶。楼梯共有n阶，每次你可以选择爬1阶或2阶。
来自星星的坤·2025-03-28 00:12

0-1背包问题，使用动态规划的三种方法(二维数组,两个一维数组,一个一维数组)python实现

0-1背包问题感谢这些朋友们的文章，给了我很大启发：https://blog.csdn.net/songyunli1111/article/details/94778914https://blog.csdn.net/na_beginning/article/details/62884939https://blog.csdn.net/qq_39445165/article/details/84334
路漫漫`·2025-03-28 00:10

Day42代码随想录动态规划part04：01背包问题的二维数组解法、01背包问题的一维数组解法、416. 分割等和子集

Day42动态规划part03-01背包问题01背包问题的二维数组解法01背包问题定义：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]。
Estrellazhu·2025-03-28 00:07

蓝桥杯算法实战分享：十大经典案例助你突破编程瓶颈

一、蓝桥杯算法题的价值与挑战蓝桥杯题目覆盖数据结构、搜索、动态规划、贪心算法、图论、字符串处理等多个领域。从简单的数组遍历、排
清水白石008·2025-03-27 21:18

蓝桥杯算法实战分享

(2)动态规划特点：考察状态转移和
YJlio·2025-03-27 20:08

0 - 1 背包问题介绍与 C# 代码实现

解决思路-动态规划虽然贪心算法在某些情况下可以用于
CoreFMEA软件·2025-03-27 18:22

python 动态规划_DP动态规划（Python实现）

前言_我们遇到的问题中，有很大一部分可以用动态规划(简称DP)来解。解决这类问题可以很大地提升你的能力与技巧，我会试着帮助你理解如何使用DP来解题。
weixin_39720807·2025-03-27 02:54

python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种算法思想，它是求解一类最优化问题的有效工具。它通过将原问题分解为若干子问题，逐个求解子问题的最优解，从而得到原问题的最优解。
魔都霸王东·2025-03-27 02:52

洛谷 B3636：硬币问题 ← 动态规划

【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/B3635/【题目描述】今有面值为1、5、11元的硬币各无限枚。要凑出n元，问需要的最少硬币数量。【输入格式】仅一行，一个正整数n。【输出格式】仅一行，一个正整数，表示需要的硬币个数。【数据范围】对于100%的数据，保证n≤10^6。【输入样例1】15【输出样例1】3【输入样例2】12【输出样例2】2【算法分析】●最少硬
hnjzsyjyj·2025-03-27 00:38

算法方法快速回顾

（待修改）目录1.双指针2.滑动窗口理论基础3.二分查找3.二分查找理论基础4.KMP5.回溯算法6.贪心算法7.动态规划7.1.01背包7.2.完全背包7.3.多重背包8.单调栈9.并查集10.图论10.1
托塔1·2025-03-26 17:47

最长回文子串（暴力枚举、动态规划、中心扩展，leetcode刷题记录）

5.最长回文子串给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串。示例1：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"同样是符合题意的答案。示例2：输入：s="cbbd"输出："bb"提示：1maxLen&&isPalindrome(s,i,j)){//更新最长回文子串的起始位置和长度maxLen=currLen;start=i;}}}//返回最长回文子串returns.substr(star
g-zh·2025-03-26 11:05

软件设计师之动态规划与贪心算法：原理及应用详解

软件设计师之动态规划与贪心算法：原理及应用详解大家好！在软件开发的学习和实践中，算法设计是非常重要的环节。
一杯年华@编程空间·2025-03-26 09:21

动态规划合理设计例题(自言自语)

动态规划：小
【 】423·2025-03-25 22:23

最大连续子序列和（动态规划 -- 经典Kadane算法）

如果采用暴力枚举，面对大规模数据会暴雷！推荐使用经典Kadane算法：大致思想：1、用nums[0]初始化current_max和global_max2、用max（nums[i],nums[i]+current_max]）进行判断是否要更换连续序列的开头（理解关键）举个例子：#最开始我们从nums[0]开始寻找，假设nums[1]>nums[0]+1：#那么我们从nums[1]开始重新寻找最长连续
Vaiey22·2025-03-25 20:42
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