题目地址:http://www.hustoj.com/oj/problem.php?id=1092 题目描述 Dave以某种方法获取了未来几天美元对德国马克的兑换率.现在Dave只有100美元,请编程序,使Dave通过几天的美元与德国马克的兑换后能得到最多的美元. 输入 第1行包含一个自然数n(l≤n≤I00),表示Dave所知道的兑换率的天数.后面跟着n个自然数A (100≤A≤I000).第i+l行的数A表示第i天的兑换率.它告诉那天他能用100美元购买A马克,或用A马克购买100美元. 输…

算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟      版权声明:本文为博主原创文章,转载请标明出处. https://blog.csdn.net/u013309870/article/details/75193592 前言 最近在牛客网上做了几套公司的真题,发现有关动态规划(Dynamic Programming)算法的题目很多.相对于我来说,算法里面遇到的问题里面感觉最难的也就是动态规划(Dynamic Programming)算法了,于是花了好长时间,查找了相关的…

算法-动态规划DP小记 动态规划算法是一种比较灵活的算法,针对具体的问题要具体分析,其宗旨就是要找出要解决问题的状态,然后逆向转化为求解子问题,最终回到已知的初始态,然后再顺序累计各个子问题的解从而得到最终问题的解. 关键点就是找到状态转移方程和初始边界条件,说白了就是要找到"递推公式"和初始值,然后计算时保存每一步中间结果,最后累加判断得到结果. 0.求数组最值 求数组最值方法很多,这里使用动态规划的思想来尝试处理,以便更好地理解DP的思想.为了方便这里假设数组a[i]大小为n,要找…

LeetCode探索初级算法 - 动态规划 今天在LeetCode上做了几个简单的动态规划的题目,也算是对动态规划有个基本的了解了.现在对动态规划这个算法做一个简单的总结. 什么是动态规划 动态规划英文 Dynamic Programming,是求解决策过程最优化的数学方法,后来沿用到了编程领域. 动态规划的大致思路是把一个复杂的问题转化成一个分阶段逐步递推的过程,从简单的初始状态一步一步递推,最终得到复杂问题的最优解. 动态规划解决问题的过程分为两步: 寻找状态转移方程 利用状态转移方程式自底…

LeetCode初级算法--动态规划01:爬楼梯 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ csdn:https://blog.csdn.net/abcgkj/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 一.引子 这是由LeetCode官方推出的的经典面试题目清单~ 这个模块对应的是探索的初级算法~旨在帮助入…

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. 经过分析可知状态转移方程为: price[0] = 0; price[i] = min(p[1…

转载请注明原创:http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4603173.html Dynamic Programming的Programming指的不是程序而是一种表格法.我们知道,分治法将问题划分为互不相交的子问题,递归的求解子问题,再将他们组合起来,求出原问题的解.而动态规划应用于子问题重叠的情况,即不同的子问题具有公共的子子问题,在这种情况下,动态规划方法对每个子子问题只求解一次,将其解保存在一个表格中,从而无需每次求解一个子子问题时都重新计算. 动态规划方…

主要是看了<数据结构与算法>有所感悟,虽然这本书被挺多人诟病的,说这有漏洞那有漏洞,但并不妨碍我们从中学习知识. 其实像在我们前端的开发中,用到的高级算法并不多,大部分情况if语句,for语句,swith语句等等,就可以解决了.稍微复杂的,可能会想到用递归去的解决. 但要注意的是递归写起来简洁,但实际上执行的效率并不高. 我们再看看动态规划的算法: 动态规划解决方案从底部开始解决问题, 将所有小问题解决掉, 然后合并成一个整体解决方案, 从而解决掉整个大问题 . 实例举例  (计算斐波那契数列…

目录 爬楼梯 买卖股票的最佳时机 最大子序和 打家劫舍 动态规划小结 Shuffle an Array 最小栈 爬楼梯 第一想法自然是递归,而且爬楼梯很明显是一个斐波拉切数列,所以就有了以下代码: class Solution { public: int climbStairs(int n) { if(n==0) return 0; if(n==1) return 1; if(n==2) return 2; if(n>2) { return (climbStairs(n-1)+climbStai…

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(作用就是求最优解).在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.动态规划算法与分治法类似,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. 与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的. 若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需…

Description 在操场上沿一直线排列着  n堆石子.现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的两堆石子合并成新的一堆,  并将新的一堆石子数记为该次合并的得分.允许在第一次合并前对调一次相邻两堆石子的次序.  计算在上述条件下将n堆石子合并成一堆的最小得分.  Input 输入数据共有二行,其中,第1行是石子堆数n≤100:  第2行是顺序排列的各堆石子数(≤20),每两个数之间用空格分隔.  Output 输出合并的最小得分. Sample Input 3 2 5 1 Samp…

Unity 3-13 编程内功修炼 -- 算法 任务1&2:课程介绍 主要算法: 分治法 堆排序 二叉树 动态规划 贪心算法 图 任务3:分治算法 -- Divide and Conquer 分治算法:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(n较小),则直接解决 否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同 递归地解决这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解. 使用分治法求解的一些经典问题: 二分搜索 大整数乘法 Strassen矩阵乘法 棋盘覆盖 合…

KMP算法(next数组) 二分查找(非递归) /** * 二分查找(非递归) * @param arr 从小到大的排序数组 * @param target 目标查找值 * @return */ public static int binarySearch(int[] arr,int target){ int left = 0; int right = arr.length - 1; while (left <= right){ int mid = (left + right )/2; if (…

实验三 软件工程结对项目 项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 (1)掌握软件项目结对开发流程:(2)掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)在程序设计方面提高了自己的编程能力:(2)让我了解了团队协作.分工的重要性:(3)结对编程.和…

Dijkstra算法的标记和结构与prim算法的用法十分相似.它们两者都会从余下顶点的优先队列中选择下一个顶点来构造一颗扩展树.但千万不要把它们混淆了.它们解决的是不同的问题,因此,所操作的优先级也是以不同的方式计算的:Dijkstra算法比较路径的长度,因此必须把边的权重相加,而prim算法则直接比较给定的权重. 源最短路径问题给定一个带权有向图 G=(V,E) ,其中每条边的权是一个非负实数.另外,还给定 V 中的一个顶点,称为源.现在我们要计算从源到所有其他各顶点的最短路径长度.这里的长度…

1. 问题 给定一列数字数组 a[n], 求这个数组中最长的 "和>=0" 的子数组. (注: "子数组"表示下标必须是连续的. 另一个概念"子序列"则不必连续) 举个例子: 数组 a[n] = {1, 2, -4, 5, -6, 1}, 最长的和非负的子数组为 {1, 2, -4, 5}, 其他子数组要么和<0, 要么长度<4 2. 暴力法 我们先来看看暴力解法和时间复杂度 1. 如果我求出所有的数组前缀和 即P(i) = a…

算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “…

1.问题.问题实例.算法的概念区分. 一个例子说明一下: 问题:判断一个正整数N是否为素数   #问题是需要解决的一个需求 问题实例:判断1314是否为素数? #问题实例是该问题的一个具体例子 算法:解决这个问题的一个计算过程描述.   #算法是对计算过程的严格描述 2.算法的性质. 有穷性.能行性.确定性.终止性.输入/输出. 3.算法的描述 自然语言(容易歧义) 自然语言+数学公式(简单方便,还是歧义) 严格形式描述(比如图灵机模型,非常麻烦,难以阅读) 类似编程语言描述 伪代码的形式 该书…

https://blog.csdn.net/hongyuancao/article/details/82962382 “回文串”是一个正读和反读都一样的字符串,比如“level”或者“noon”等等就是回文串. -- 来自百度百科 关于获取字符串中最长的回文串的算法中,目前有很多算法,本文中主要是用PHP来实现的算法之一. 算法一:暴力解法暴力计算出所有的字符串并判断.时间复杂度:O(n^3). <?php //1.  判断字符串是否是回文字符串 function isPalindrome($s…

PageRank算法和谷歌搜索讲解 吴裕雄 PageRank算法实际上就是Google使用它来计算每个网页价值的算法. Google每次的搜索结果都有成百上千万甚至上亿个相关的查询网页链接.如果将所有的查询结果不加区分,就立即显示给客户看的话,那么用户很有可能看到的就是一些没有多大用的东西,那么Google也就肯定会遭到淘汰的. 那么如何向用户显示对他们有用的网页链接呢?Google想出了一个办法——就是给那成百上千万个网页计算出一个值.这个值呢就叫做PageRank(页面价值得分).通过计算这…

描述 C小加有一些木棒,它们的长度和质量都已经知道,需要一个机器处理这些木棒,机器开启的时候需要耗费一个单位的时间,如果第i+1个木棒的重量和长度都大于等于 第i个处理的木棒,那么将不会耗费时间,否则需要消耗一个单位的时间.因为急着去约会,C小加想在最短的时间内把木棒处理完,你能告诉他应该怎样做吗? 输入 第一行是一个整数T,表示输入数据一共有T组. 每组测试数据的第一行是一个整数N(1<=N<=5000),表示有N个木棒.接下来的一行分别输入N个木棒的L,W(0 < L ,W <…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- import random import sys def randBonus(min, max, tot…

算法训练 最大的算式   时间限制:1.0s   内存限制:256.0MB 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)=24 1*(2+3)*(4+5)=45 (1*2+3)*(4+5)=45 …… 输入格式 输入文件共有二行,第一行为两个有空格隔…

Java数据结构和算法(四)赫夫曼树 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 赫夫曼树又称为最优二叉树,赫夫曼树的一个最主要的应用就是赫夫曼编码. 一.赫夫曼编码 can you can a can as a can canner can a can. 1.1 定长编码 99 97 110 32 121 111 117 32 99 97 110 32 97 32 99 97 110 32 97 115 32 97…

2018-04-29 20:20:56 House Robber问题是leetcode上经典的系列题,这里对其中的题目做一个讲解. 198. House Robber 问题描述: 问题求解: 本质上就是求解不连续取数的情况下能获得最大价值.可以使用动态规划来解决. dp[i][0]:第i个数没有取能获得的最高价值 dp[i][1]:第i个数取能获得的最高价值 初始值:dp[-1][0] = 0,dp[-1][1] = -INF 递推关系式:dp[i][0] = max(dp[i - 1][0],…

1 Dijkstra算法 1.1 算法基本信息 解决问题/提出背景 单源最短路径(在带权有向图中,求从某顶点到其余各顶点的最短路径) 算法思想 贪心算法 按路径长度递增的次序,依次产生最短路径的算法 [适用范围]Dijkstra算法仅适用于[权重为正]的图模型中 时间复杂度 O(n^3) 补充说明 亦可应用于[多源最短路径](推荐:Floyd算法(动态规划,O(n^3))) Dijkstra 时间复杂度:O(n^3) 1.2 算法描述 1.2.1 求解过程(具体思路) 1.2.2 示例 1.2…

快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比 较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快,因为它的内部循环(inner loop)可以在大部分的架构 上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1 从数列中挑出一个元素,称为 “基准…

题目描述: 样例: 实现解释: 所有结点对最短路径的板子题 知识点: 寻找所有结点对最短路径,动态规划 坑点: 无坑,注意建边即可 使用的算法为floyd算法 按照程序顺序解释如下: 首先建图,以邻接矩阵形式,初始化矩阵内容:对i==j的设为权值0,其他的设为INF(正无穷的大小取决于题目),以便后续计算时能区分自身和不可达结点.然后依据输入按照edge[u][v] = w的形式连点即可. 运行floyd算法 动态规划思想展现:最优子结构,状态转移方程 以下图为例:(来源网络) 上图中1号到5号…

LCP 19.秋叶收藏集 题目链接 算法 动态规划 时间复杂度O(n) 1.题目要求最终形成[红.黄.红]三部分,每部分数量可以不相等,问最终调整操作数量最小是多少.这道题一开始考虑暴力去做,枚举两个分界点,即红黄,黄红之间的分界点的位置,但由于长度是1e5,时间复杂度为O(n^2)级别,故此法作废. 2.通过查看官方题解,了解到这道题可以使用动态规划去做,可以将时间复杂度优化到O(n)级别,为方便查阅复习,现结合自己的理解写下该题解.具体如下: 可以定义一个数组f[i][j],表示符合要求的最…

44. 通配符匹配 动态规划 做动态规划很简单,三步走: 第一步,判断可否用动态规划做,即判断是否满足两个条件:①最优子结构,②重叠子问题.显然该题求s与p是否match,可由其字串层层分解上来. 我语文不好一两句解释不清楚,不过看完这篇文章,基本就会判断是不是满足这两个条件了. 算法-动态规划 Dynamic Programming--从菜鸟到老鸟 第二步,描述状态.这个题的状态还是比较好描述的,boolean f[i][j] :表示子串s[0~i-1] 与子串p[0~j-1]是否match…