leetcode-动态规划第8页

深入详解数理逻辑与人工智能算法设计与分析，探讨数理逻辑的基础概念及其在推理和决策系统中的应用

本文将深入探讨数理逻辑的基础概念及其在推理和决策系统中的应用，同时详细解析人工智能中的算法设计与分析，包括排序、搜索、动态规划、贪心算法等，旨在提升解决问题的能力。目录引言

猿享天开·2025-04-19 07:01

蓝桥杯 python 研究生组备战刷题

动态规划1.奖杯排序题目难度：※※※※学习点：defaultdict的使用可以设置字典的初始值，不用担心key不存在问题；动态规划的难点是：如何定义dp数组的含义，以及考虑清楚每次的情况。

养一只Trapped_beast·2025-04-18 13:02

代码随想录算法训练营第三十五天| 46. 携带研究材料 46. 携带研究材料（滚动数组）416. 分割等和子集

代码随想录算法训练营第三十五天|46.携带研究材料46.携带研究材料（滚动数组）416.分割等和子集46.携带研究材料46.携带研究材料（滚动数组）416.分割等和子集入营第三十五天难度：计划任务完成任务46.携带研究材料动态规划五部曲

z542968z·2025-04-18 07:52

全国大学生数学建模竞赛历年赛题及优秀论文（链接见ping论）

在数学建模中常用的方法：类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划）、机理分析、排队方法、对策方法

爱建模的小鹿·2025-04-18 02:55

C++动态规划基础入门

第一阶段：打好基础1.理解什么是动态规划动态规划的本质是把一个复杂的问题分解为多个子问题，保存子问题的解以避免重复计算。通俗地说，就是“记住你已经算过的东西，别重复做傻事”。

小芋头的初码农·2025-04-17 21:52

代码随想录算法训练营Day28

动态规划五部曲：1.确定dp数组及数组下标含义2.递推公式3.dp数组如何初始化4.遍历顺序5.举例推倒dp数组含义509.斐波那契数classSolution{publicintfib(intn){if

JustCouvrir·2025-04-17 19:36

动态规划分享之 —— 买卖股票的最佳时机

我今天分享的是关于动态规划中最有名的一组题目——股票买卖问题。为什么选它？因为它覆盖了大部分DP的建模套路，同时题意又很好理解，非常适合入门。

他们都不看好你，偏偏你最不争气·2025-04-16 17:47

算法大师级指南：学习和实践高级数据结构

2.核心概念与联系在本节中，我们将介绍一些高级数据结构的核心概念，包括：动态规划（Dynamic

AI天才研究院·2025-04-16 16:07

【数学建模-新能源商用车开发中的数学思维与跨界密码】

这场战役的背后，藏着数学家与跨界鬼才们的智慧结晶……一、藏在传动轴里的数学幽灵1.动态规划：重卡能量管理的"时光机"场景痛点：商用车长续航需求vs.坡道频繁能量回收冲突数学赋能：通过贝尔曼方程逆向

新能源汽车--三电老K·2025-04-16 08:51

LeetCode 第55题：跳跃游戏

文章目录一、问题描述示例二、解题思路1.贪心算法2.动态规划3.反向思维三、贪心算法解法思路解析代码实现代码详解画图展示代码实现逻辑四、举例说明例子1例子2例子3五、总结贪心算法

Gemini技术窝·2025-04-16 04:21

代码随想录算法训练（贪心算法的理解）

动态规划主要运用于二维或三维问题，而贪心一般是处理一维问题

有点冰冰·2025-04-16 03:13

找零钱问题 —— 蛮力＆动态规划＆贪心＆分治

1.问题背景：找零钱一个小孩买了价值少于1美元的糖，并将1美元的钱交给售货员。售货员希望用数目最少的硬币找给小孩。假设提供了数目不限的面值为25美分、10美分、5美分、及1美分的硬币。售货员分步骤组成要找的零钱数，每次加入一个硬币。选择硬币时所采用的贪婪准则如下︰每一次选择应使零钱数尽量增大。为保证解法的可行性(即:所给的零钱等于要找的零钱数），所选择的硬币不应使零钱总数超过最终所需的数目。2.算

天使Di María·2025-04-16 00:56

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

Leetcode-最长回文子串

1.题目描述给你一个字符串s，找到s中最长的回文子串。示例一：输入：s="babad"输出："bab"解释："aba"同样是符合题意的答案。示例二：输入：s="cbbd"输出："bb"示例三：输入：s="a"输出："a"2.解题思路根据题目的意思我们可以知道简单的循环暴力解法加上判断字符串是否是回文字符串时间可能会超出限制。所以我们在判断回文字符串的时候采用双指针的思想，运用中心扩展法来解决问题。

一梦花海·2025-04-12 22:57

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

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