这道题判断回文串的方法非常的秀! 这里用到了记忆化搜索,因为会有很多重复 同时用kase来区分每一组数据 然后还有用递归来判断回文,很简洁 然后这种线性结构的动态规划的题,就是把 当前的这个数组分成两块来枚举,一块是之前已经得出的最优解, 一块是自己现在按照题目要求来算出的值,这样枚举下去. 然后要注意初始化的问题,同时注意这有后面自己算的这一块占 了全部的情况,可以以此为初始的值. 一定要给初始的值,不然答案可能全是0 #include<cstdio> #include<algorit…

一.最长上升子序列(LIS) 给定n个整数A1,A2,…,An,按从左到右的顺序选出尽量多的整数,组成一个上升子序列(子序列可以理解为:删除0个或多个数,其他数的顺序不变).例如序列1,6,2,3,7,5,可以选出上升子序列1,2,3,5,也可以选出1,6,7,但前者更长.选出的上升子序列中相邻元素不能相等. 分析:设d(i)为以i结尾的最长上升子序列的长度,则d(i)= max{0,d(j)|j<i,Aj<Ai}+1,最终答案是max{d(i)}.如果LIS中的相邻元素可以相等,把<改…

回文串问题.给出一个字符串,问最少可以划分为多少个字符串子串. 对于判断是否为回文串,对于不是很长的字符串,可以采取直接暴力,即从两边向中间收缩判断字符相等. bool is_pali(int l, int r) { while(l < r) { if(str[l] != str[r]) return false; ++l; --r; } return true; } 本题为简化复杂度,可以先预处理str[j...i]是否为回文串. 设dp[i]表示以第i个字符结尾的子串最少可以划分的回文串数.…

Problem F Lighting System Design Input: Standard Input Output: Standard Output You are given the task to design a lighting system for a huge conference hall. After doing a lot of calculation & sketching, you have figured out the requirements for an e…

这道题的下标从1开始比较方便,一方面前缀和算的方便一些,一方面涉及到前j 个灯泡,那么如果从0开始,前3个灯泡就是第0, 1, 2, 3个,非常奇怪. 所以灵活换下标. 然后这道题的动规有点暴力枚举的意思,在算出前面答案的前提下枚举当前灯泡用多少去更新当前答案 #include<cstdio> #include<algorithm> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std;…

简介 如果你常刷leetcode,会发现许多问题带有Dynamic Programming的标签.事实上带有dp标签的题目有115道,大部分为中等和难题,占所有题目的12.8%(2018年9月),是占比例第二大的问题. 如果能系统地对dp这个topic进行学习,相信会极大地提高解题速度,对今后解决实际问题也有思路上的帮助. 本文以分杆问题为切入点,介绍动态规划的算法动机.核心思想和常用的两种实现方法. 分杆问题 The rod-cutting problem(分杆问题)是动态规划问题的一个典例.…

在开始之前我要感谢y总,是他精彩的讲解才让我对区间DP有较深的认识. 简介 一般是线性结构上的对区间进行求解最值,计数的动态规划.大致思路是枚举断点,然后对断点两边求取最优解,然后进行合并从而得解. 原理 结合模板题(合并石子)讲述:https://www.acwing.com/problem/content/284/ 因为题目具有合并相邻物品的性质,所以在合并的过程中,必然会在最后一步出现两个物品合二为一的情况,而这两个物品则是分别由左侧的物品.右侧的物品合并而来的. 因此,我们的思路是枚举最…

有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 一.DAG模型 [嵌套矩形问题] 问题:有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a.b描述,表示它的长和宽.矩形X(a , b)可以嵌套在矩形Y(c , d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).例如(1,5)可以嵌套在(6, 2)内,但不能嵌套在(3, 4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排…

树形DP.这是个什么东西?为什么叫这个名字?跟其他DP有什么区别? 相信很多初学者在刚刚接触一种新思想的时候都会有这种问题. 没错,树形DP准确的说是一种DP的思想,将DP建立在树状结构的基础上. 既然说了这是一种思想,那么单讲的话,也讲不出什么东西来.所以我们结合具体题目进行讲解,希望大家可以在题目中领悟这种思想. 提到树形DP入门题,很多人都会提到没有上司的舞会这道题,的确,这道题堪称树形DP的典范,但是我个人认为,这道题的处理方式不够普遍,二叉苹果树这道题的处理方式相比之下更加普遍.下面我…

题意描述:有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a.b描述,表示它的长和宽, 矩形(a,b)可以嵌套在矩形(c,d)当且仅当a<c且b<d, 要求选出尽量多的矩形排成一排,使得除了最后一个外, 每一个矩形都可以嵌套在下一个矩形内,如果有多解,矩形编号的字典序应尽量小 解题思路:<1>矩形之间的可嵌套关系是一个"二元关系",二元关系可以用图来建模. 如果矩形X可以嵌套在矩形Y里,就从X到Y连一条有向边(G[x][y]=1). 这个图是无环的,因为一个矩形无法直接或间接…

/* 提醒推荐:五星 刘汝佳<算法竞赛入门经典>,集合上的动态规划---最优配对问题 题意:空间里有n个点P0,P1,...,Pn-1,你的任务是把它们配成n/2对(n是偶数),使得每个点恰好在一个点对中.所有点对中两点的距离之和应尽量小. 状态:d(i,S)表示把前i个点中,位于集合S中的元素两两配对的最小距离和 状态转移方程为:d(i,S)=min{|PiPj|+d(i-1,S-{i}-{j}} 书上的解法有些问题,正解见方法一 方法二:状态可以进行压缩,i的值其实隐藏在S中,S中最高位为…

动态规划(简称dp),可以说是各种程序设计中遇到的第一个坎吧,这篇博文是我对dp的一点点理解,希望可以帮助更多人dp入门. ***实践是检验真理的唯一标准,看再多文章不如自己动手做几道!!!*** 先看看这段话 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.20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了…

我们知道,在内存中的空间都是连续的.也就是说,0x00000001下面的地址必然是0x00000002.所以,空间上是不会出现地址的突变的.那什么数据结构类型是连续内部空间呢,其实就是数组,当然也可以是堆.数组有很多优势,它可以在一段连续空间内保存相同类型的数据,并且对这些数据进行管理.所以从这个意义上说,掌握了数组才能说明你数据结构入门了. 那么,在实际开发中,我们对线性结构应该注意些什么呢?我个人的观点: (1)数组的资源是有限的,必须确定资源的范围 (2)数组中资源的申请和释放必须一一对应…

今天学了树形dp,发现树形dp就是入门难一些,于是好心的我便立志要发一篇树形dp入门的博客了. 树形dp的概念什么的,相信大家都已经明白,这里就不再多说.直接上例题. 一.常规树形DP P1352 没有上司的舞会 题目描述 某大学有N个职员,编号为1~N.他们之间有从属关系,也就是说他们的关系就像一棵以校长为根的树,父结点就是子结点的直接上司.现在有个周年庆宴会,宴会每邀请来一个职员都会增加一定的快乐指数Ri,但是呢,如果某个职员的上司来参加舞会了,那么这个职员就无论如何也不肯来参加舞会了.所以…

知识点 动态规划(简称dp),可以说是各种程序设计中遇到的第一个坎吧,这篇博文是我对dp的一点点理解,希望可以帮助更多人dp入门.   先看看这段话 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.20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimalit…

DP例题较多,可以根据自己需求食用~ update:下翻有状压DP入门讲解,也只有讲解了(逃~ DP的实质,就是状态的枚举. 一般用DP解决的问题,都是求计数或最优问题,所以这类问题,我们也可以用搜索来解决. 但是,之所以出现DP,就是因为在有些情况下,搜索不能以较高的效率求解,题目也不需要记录过程,而DP是直接记录答案,不记录过程,效率较高,所以深受广大OIer的唾弃喜爱. 所以写DP的难点就在如何表示每一个状态并利用它快速推出我们想得到的答案. 让我们通过一些毒瘤经典例题来练习DP吧awa…

传送门 参考资料: [1]:算法竞赛入门经典:第九章 DAG上的动态规划 题意: Algorithm城市的地铁有 n 个站台,编号为 1~n,共有 M1+M2 辆列车驶过: 其中 M1 辆列车从 1 号站台驶向 n 号站台,M2 辆列车从 n 号站台驶向 1 号地铁: (单程线,M1 辆列车到达 n 号站台后不会回返,同理 M2) 特工 Maria 要在 T 时刻到达 n 号站台与特务会面,但为了保证安全,在会面前尽量呆在行进的列车中: 现给出你这 M1+M2 辆列车的发车时刻: 问如何换乘列车…

文章首发于「陈树义」公众号及个人博客 shuyi.tech 其实这个问题的完整描述是:Java 中的 PriorityQueue 实现,其数据的逻辑结构是线性结构吗?其数据的物理结构又是什么? 估计很多人的答案是:PriorityQueue 是线性结构,因为 PriorityQueue 是优先级队列的实现,队列不就是线性结构的吗?但在PriorityQueue 的实现中,其数据的逻辑结构是树形结构,其物理结构是顺序存储结构. 要弄明白这个问题,我们必须先弄明白什么是数据的逻辑结构,什么是数据的物…

UVa 103 题目大意:给定n个箱子,每个箱子有m个维度, 一个箱子可以嵌套在另一个箱子中当且仅当该箱子的所有的维度大小全部小于另一个箱子的相应维度, (注意箱子可以旋转,即箱子维度可以互换),求最多能套几个箱子. 第一行输入为n,m,之后是n行m维的箱子 解题思路:嵌套关系是二元关系,因此这题即在DAG上做动态规划, 只不过将二维的判断改成了n维,其他不变. 详细看考:DAG上的动态规划之嵌套矩形  (ps:这题可以理解成嵌套m边形) /* UVa 103 Stacking Boxes --…

A HDU_2048 数塔 dp入门题——数塔问题:求路径的最大和: 状态方程: dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1])+a[i][j];dp[n][j] = a[n][j]; 其中dp[i][j]: 深度为i的第j个结点的最大和; /* Problem: HDU-2048 Tips: Easy DP dp[i][j]: 深度为i的第j个结点的最大和: dp[i][j] = max(dp[i+1][j], dp[i+1][j+1])+a[i][j]; d…

一.数据结构 数据结构由数据和结构两部分组成,就是将数据按照一定的结构组合起来,这样不同的组合方式有不同的效率,可根据需求选择不同的结构应用在相应在场景.数据结构大致 分为两类:线性结构(如数组,链表,队列,栈等),非线性结构(如树,图,表等).本文介绍下线性结构,下章介绍非线性结构. 二.数组 数组表示一组有限个相同类型的数据的集合,顺序存储,下标从0开始,其特点是可以根据下标快速的查找到元素,但在增加和删除元素时会导致大量的数据位置的变动,即这 种情况下性能不高,故数组一般多用于查找频繁,增…

数塔 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 41852    Accepted Submission(s): 24820 Problem Description 在讲述DP算法的时候,一个经典的例子就是数塔问题,它是这样描述的:有如下所示的数塔,要求从顶层走到底层,若每一步只能走到相邻的结点,则经过的结点的数字之和最大是多少?…

前言 当树形结构的层级越来越深时,操作某一节点会变得越来越费劲,维护成本不断增加.所以线性结构与树形的相互转换变得异常重要! 首先,我们约定树形结构如下: node = { id: number, // 数值 parentId: number, // 数值 name: string, children: [] || null, // 用数组的方式保存子节点,适合更多业务场景 }   线性结构: list = [ { id: number, parentId: number, name: stri…

有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.很多问题都可以转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 一.矩形嵌套 题目描述:        有n个矩形,每个矩形可以用两个整数a,b描述,表示它的长和宽.矩形X(a,b)可以嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).例如(1,5)可以嵌套在(6,2)内,但不能嵌套在(3,4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排成一行.使得…

Java数据结构和算法(一)线性结构之单链表 prev current next -------------- -------------- -------------- | value | next | -> | value | next | -> | value | next | -------------- -------------- -------------- 单链表的结构如上:最后一个节点的 next=null.下面看一下代码. (1) 链表的基本操作 public class…

Java数据结构和算法(一)线性结构 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 线性表 是一种逻辑结构,相同数据类型的 n 个数据元素的有限序列,除第一个元素外,每个元素有且仅有个直接前驱,除最后一个元素外,每个元素有且仅有一个直接后继. 一.基本概念 线性表具有以下特点: 元素个数有限 逻辑上元素有先后次序 数据襟型相同 仅讨论元素间的逻辑关系 (1) 数组和链表 选项 数组 链表 读取 O(1) O(n) 插入…

不要62 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 56193    Accepted Submission(s): 21755 Problem Description 杭州人称那些傻乎乎粘嗒嗒的人为62(音:laoer).杭州交通管理局经常会扩充一些的士车牌照,新近出来一个好消息,以后上牌照,不再含有不吉利的数字了,这样一来,就可…

有向无环图(DAG,Directed Acyclic Graph)上的动态规划是学习动态规划的基础.非常多问题都能够转化为DAG上的最长路.最短路或路径计数问题. 题目描写叙述: 有n个矩形,每一个矩形能够用两个整数a,b描写叙述,表示它的长和宽.矩形X(a,b)能够嵌套在矩形Y(c,d)中当且仅当a<c,b<d,或者b<c,a<d(相当于把矩形X旋转90°).比如(1,5)能够嵌套在(6,2)内,但不能嵌套在(3,4)内.你的任务是选出尽可能多的矩形排成一行.使得除了最后一个之外…

2019-ACM-ICPC-南京区网络赛-D. Robots-DAG图上概率动态规划 [Problem Description] ​ 有向无环图中,有个机器人从\(1\)号节点出发,每天等概率的走到下一个节点或者停在当前节点,并且第\(i\)天消耗\(i\)的耐久度.求它到达\(n\)号节点时期望消耗的耐久度是多少? ​ 题目保证只有一个入度为\(0\)的节点,只有一个出度为\(0\)的节点. [Solution] ​ 概率\(dp\). ​ 假设每天消耗\(1\)点耐久度.定义\(dp[u]\…

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