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…

[数据结构与算法] DP 动态规划 介绍 原创 2017年02月13日 00:42:51 最近在看算法导论. DP全称是dynamic programming,这里programming不是编程,是一个表格保存之前的结果. DP 是一种编程思想,主要用于解决最优解类型的问题. 其思路是为了求解当前的问题的最优解,使用子问题的最优解,然后综合处理,最终得到原问题的最优解. 但是也不是说任何最优解问题都可以DP,使用dp的问题一般满足下面的两个特征: (1)最优子结构,就是指问题可以通过子问题最优解…

一.概念:动态规划dp:是一种分阶段求解决策问题的数学思想. 总结起来就一句话:大事化小,小事化了 二.例子 1.走台阶问题 F(10):10级台阶的走法数量 所以:F(10)=F(9)+F(8) F(9)=F(8)+F(7),F(8)=F(7)+F(6)  ....... 我们把一个复杂的问题分阶段进行简化,逐步简化成简单的问题.这就是动态规划的思想. 当只有一级台阶和两级台阶的时候,走法为1和2. 由此归纳出公式: F(1)=1 F(2)=2 F(n)=F(n-1)+F(n-2)  (n>=…

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…

/** 题目大意: 给你一个无向连通图,问加上一条边后得到的图的最少的割边数; 算法思想: 图的边双连通Tarjan算法+树形DP; 即通过Tarjan算法对边双连通缩图,构成一棵树,然后用树形DP求最长链,连接首尾即可;剩下的连通块即为所求答案; 算法思路: 对图深度优先搜索,定义DFN(u)为u在搜索树中被遍历到的次序号; 定义Low(u)为u或u的子树中能通过非父子边追溯到的最早的节点,即DFN序号最小的节点; 则有: Low(u)=Min { DFN(u), Low(v),(u,v)为树…

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…

一般DP 都是有模板的,先初始化,然后找到不同状态下数值的关系,使得某个状态可用另一个状态由一个固定的方式转移而来,列出状态转移方程,这就是DP: 例题 P1216 [USACO1.5]数字三角形 Number Triangles f[i][j]+=max(f[i-][j-],f[i-][j]); 方程 P1044 栈 f[i]+=f[j]*f[i-j-]; 方程 P2800 又上锁妖塔 f[i]=min(f[i-]+t[i],min(f[i-]+t[i-],f[i-]+t[i-])); 方程…

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…

算法-数位dp 前置知识: \(\texttt{dp}\) \(\texttt{Dfs}\) 参考文献 https://www.cnblogs.com/y2823774827y/p/10301145.html https://www.luogu.com.cn/blog/mak2333/solution-p2602 \(\texttt{Introduction}\) 数位 \(\texttt{dp}\) 是指求在数位限制下有多少满足要求的数的 \(\texttt{dp}\).例如,求"在 \([L…

一.斐波那契数列(递归VS动态规划) 1.斐波那契数列——递归实现(python语言)——自顶向下 递归调用是非常耗费内存的,程序虽然简洁可是算法复杂度为O(2^n),当n很大时,程序运行很慢,甚至内存爆满. def fib(n): #终止条件,也就是递归出口 if n == 0 or n == 1: return 1 else: #递归条件 return (fib(n-1) + fib(n - 2)) 2.斐波那契数列——动态规划实现(python语言)——自底向上 动态规划——将需要重复计算…