The Triangle Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 42547   Accepted: 25721 Description 73 88 1 02 7 4 44 5 2 6 5 (Figure 1) Figure 1 shows a number triangle. Write a program that calculates the highest sum of numbers passed on…

DP基础(线性DP)总结 前言:虽然确实有点基础......但凡事得脚踏实地地做,基础不牢,地动山摇,,,嗯! LIS(最长上升子序列) dp方程:dp[i]=max{dp[j]+1,a[j]<=a[i]} 复杂度:O(n^2) LIS优化 法一:数据结构无脑暴力优化 ​ 以a[i]为数组下标,从1到a[i]访问最大值,再加一,进行更新 法二:设h[k]表示dp值为k的最长上升子序列的最小值(有点贪心在里面) ​ 显然h[k]>=h[k-1](k>=2),证明:若存在h[k-1]>…

我们在解决一些线性区间上的最优化问题的时候,往往也能够利用到动态规划的思想,这种问题可以叫做线性dp.在这篇文章中,我们将讨论有关线性dp的一些问题. 在有关线性dp问题中,有着几个比较经典而基础的模型,例如最长上升子序列(LIS).最长公共子序列(LCS).最大子序列和等,那么首先我们从这几个经典的问题出发开始对线性dp的探索. 首先我们来看最长上升子序列问题. 这个问题基于这样一个背景,对于含有n个元素的集合S = {a1.a2.a3……an},对于S的一个子序列S‘ = {ai,aj,ak…

最大M子段和(51nod 1052) Description N个整数组成的序列a[1],a[2],a[3],-,a[n],将这N个数划分为互不相交的M个子段,并且这M个子段的和是最大的.如果M >= N个数中正数的个数,那么输出所有正数的和. 例如:-2 11 -4 13 -5 6 -2,分为2段,11 -4 13一段,6一段,和为26. Input Format 第1行:2个数N和M,中间用空格分隔.N为整数的个数,M为划分为多少段.(2 <= N , M <= 5000) 第2 -…

https://www.cnblogs.com/31415926535x/p/10415694.html 线性dp是很基础的一种动态规划,,经典题和他的变种有很多,比如两个串的LCS,LIS,最大子序列和等等,, 线性dp是用来解决一些 线性区间上的最优化问题 ,, 学这里的东西我感觉主要要理解好问题的子问题来写出转移方程,,还有弄清具体的边界条件就行了,, LCS-最长公共子序列 分析 子序列指的是对于一个串,某些元素的排列与原串所在的顺序一致的串称为原串的一个子序列,,它与子串不同,子串必须…

POJ2779 线性DP 或 杨氏三角 和 钩子公式 本来就想回顾一下基础的线性DP谁知道今早碰到的都是这种大难题,QQQQ,不会 这个也没有去理解线性DP的解法,了解了杨氏三角和钩子公式,做出了POJ2779 杨氏矩阵和勾长公式 杨氏矩阵又叫杨氏图表,它是这样一个矩阵,满足条件: (1)如果格子(i,j)没有元素,则它右边和上边的相邻格子也一定没有元素. (2)如果格子(i,j)有元素a[i][j],则它右边和上边的相邻格子要么没有元素,要么有元素且比a[i][j]大. 1 ~ n所组成杨氏矩…

基础概念 我们之前的课程当中接触了最基础的动态规划. 动态规划最重要的就是找到一个状态和状态转移方程. 除此之外,动态规划问题分析中还有一些重要性质,如:重叠子问题.最优子结构.无后效性等. 最优子结构 的概念: 1)如果问题的一个最优解包含了子问题的最优解,则该问题具有最优子结构.当一个问题具有最优子结构的时候,我们就可能要用到动态规划(贪心策略也是有可能适用的). 2)寻找最优子结构时,可以遵循一种共同的模式: 问题的一个解可以是一个选择.例如,装配站选择问题. 假设对一个给定的问题,已知的…

题目 一堆n根木棍.每个棒的长度和重量是预先已知的.这些木棒将由木工机械一一加工.机器需要准备一些时间(称为准备时间)来准备处理木棍.设置时间与清洁操作以及更换机器中的工具和形状有关.木工机械的准备时间如下:  (a)第一个木棍的准备时间为1分钟. (b)在处理长度为l和重量为w的棒之后,如果l <= l'并且w <= w',则机器将不需要设置长度为l'和重量为w'的棒的设置时间.否则,将需要1分钟进行设置.您将找到处理给定的n根木棍的最短准备时间.例如,如果您有五根长度和重量对分别为(9,4…

前言:线性DP是DP中最基础的.趁着这次复习认真学一下,打好基础. ------------------ 一·几点建议 1.明确状态的定义 比如:$f[i]$的意义是已经处理了前$i个元素,还是处理第$i$个元素?这对于后期的调试非常重要. 2.明确边界状态 比如:$f[0]$是等于$0$还是等于$1$又或是$f[0]=a[1]$?当然,只有明确了状态的定义,才能明确边界. 3.明确转移 要想明白转移的顺序.例如完全背包和01背包,其不同就在于$j$的枚举顺序不同.这不得不让人注意. 另一方面,…

问题问的是最少可以把一个字符串分成几段,使每段都是回文串. 一开始想直接区间DP,dp[i][j]表示子串[i,j]的答案,不过字符串长度1000,100W个状态,一个状态从多个状态转移来的,转移的时候要枚举,这样时间复杂度是不可行的. 然后我就想降维度了,只能线性DP,dp[i]表示子串[0,i]的答案.这样可以从i-1转移到i,str[i]单独作一段或者str[i]能和前面的组成回文串,方程如下: dp[i]=min(dp[i-1]+1,dp[j-1]+1) (子串[j,i]是回文串) 现在…