Wooden Stricks——两个递增条件的线性DP

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Wooden Stricks——两个递增条件的线性DP

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…

线性DP 学习笔记

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,…

动态规划——线性dp

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…

POJ 2479-Maximum sum(线性dp)

Maximum sum Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 33918 Accepted: 10504 Description Given a set of n integers: A={a1, a2,..., an}, we define a function d(A) as below: Your task is to calculate d(A). Input The input consists o…

poj2228 Naptime【（环结构）线性DP】

Naptime Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions:3374 Accepted: 1281 Description Goneril is a very sleep-deprived cow. Her day is partitioned into N (3 <= N <= 3,830) equal time periods but she can spend only B (2 <= B < N…

动态规划_线性dp

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…

uva 11552 Fewest Flops 线性dp

// uva 11552 Fewest Flops // // 二维线性dp // // 首先,在该块必须是相同的来信.首先记录每块有很多种书 // 称为是counts[i]; // // 订购f[i][j]它代表前i字母j为结尾的最小分块数 // // 假设第i块的開始字母与第i-1块的结束字母同样 // f[i][j] = min(f[i][j],f[i-1][k] + counts[i] - 1); // // 否则 // // f[i][j] = min(f[i][j],f[i-1][k…