jquery判断checked的三种方法: .attr('checked):   //看版本1.6+返回:”checked”或”undefined” ;1.5-返回:true或false .prop('checked'): //16+:true/false .is(':checked'):    //所有版本:true/false//别忘记冒号哦 jquery赋值checked的几种写法: 所有的jquery版本都可以这样赋值: // $("#cb1").attr("chec

这题用直接枚举是超时的,必须要用搜索来搜索出所有可能的状态,然后再进行枚举 这是较慢的做法 /* 方格取数,相邻格子的数不可取,问最多取到的和是什么 有点类似炮兵布阵,先打出所有可能的状态,然后dp[i][j]表示前i行在状态v[j]下的最大和 dp[i][j]由dp[i-1][t]推出,v[t]是和v[j]兼容的状态 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ][],n,dp[][]; ],tot; vector<];//sum[i

引入 首先来说说“状态压缩动态规划”这个名称,顾名思义,状态压缩动态规划这个算法包括两个特点,第一是“状态压缩”,第二是“动态规划”. 状态压缩: 从状态压缩的特点来看,这个算法适用的题目符合以下的条件: 1.解法需要保存一定的状态数据(表示一种状态的一个数据值),每个状态数据通常情况下是可以通过2进制来表示的.这就要求状态数据的每个单元只有两种状态,比如说棋盘上的格子,放棋子或者不放,或者是硬币的正反两面.这样用0或者1来表示状态数据的每个单元,而整个状态数据就是一个一串0和1组成的二进制数.

n重复数组,是指数组中的数字都出现n次: 唯一m重复异类数,是指存在唯一一个没出现n次,只出现了m次的数: 这里我简记它为nX+my问题,求解y,其中m < n,数组中都是整数: 3X+y问题 一直没有精力刷leetcode,今天查问题无意中看到了leetcode 137:给定一个非空整数数组,除了某个元素只出现一次以外,其余每个元素均出现了三次:找出那个只出现了一次的元素.要求时间复杂度O(n),空间复杂度O(1): 没有在第一时间想到思路,于是花时间研究了一下: 这是一个3X+y的问题:先给

dp状态压缩 动态规划本来就很抽象,状态的设定和状态的转移都不好把握,而状态压缩的动态规划解决的就是那种状态很多,不容易用一般的方法表示的动态规划问题,这个就更加的难于把握了.难点在于以下几个方面:状态怎么压缩?压缩后怎么表示?怎么转移?是否具有最优子结构?是否满足后效性?涉及到一些位运算的操作,虽然比较抽象,但本质还是动态规划.找准动态规划几个方面的问题,深刻理解动态规划的原理,开动脑筋思考问题.这才是掌握动态规划的关键. 动态规划最关键的要处理的问题就是位运算的操作,容易出错,状态的设计也直

糖果机 如下糖果机工作状态图,我们对这个状态图进行编码实现糖果机的工作过程 这个状态图的每个圆圈代表一个状态,可以看到有4个状态同时又4个动作,分别是:“投入1元钱”.“退回1元钱”.“转动曲柄”.“发放糖果”.当要发放糖果的时候需要判断糖果数量是否为0来进入“糖果售磐”或者“没有1元钱”状态.所以有5个状态转换. 接下来我们对状态图进行分析实现编码 ①找出状态:没有1元钱.有1元钱.糖果售出.糖果售磐. ②创建实例变量持有当前状态,定义每个状态的值. ; ; ; ; int State=SOL

奉上大佬博客 https://blog.csdn.net/accry/article/details/6607703 动态规划本来就很抽象,状态的设定和状态的转移都不好把握,而状态压缩的动态规划解决的就是那种状态很多,不容易用一般的方法表示的动态规划问题,这个就更加的难于把握了.难点在于以下几个方面:状态怎么压缩?压缩后怎么表示?怎么转移?是否具有最优子结构?是否满足后效性?涉及到一些位运算的操作,虽然比较抽象,但本质还是动态规划.找准动态规划几个方面的问题,深刻理解动态规划的原理,开动脑筋思考

Given a non-empty array containing only positive integers, find if the array can be partitioned into two subsets such that the sum of elements in both subsets is equal. Note: Both the array size and each of the array element will not exceed 100. Exam

Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return the minimum cuts needed for a palindrome partitioning of s. For example, given s = "aab", Return 1 since the palindrome partitioning ["aa"

Given a string S and a string T, count the number of distinct subsequences of T in S. A subsequence of a string is a new string which is formed from the original string by deleting some (can be none) of the characters without disturbing the relative

Given s1, s2, s3, find whether s3 is formed by the interleaving of s1 and s2. For example, Given: s1 = "aabcc", s2 = "dbbca", When s3 = "aadbbcbcac", return true. When s3 = "aadbbbaccc", return false. 这道求交织相错的字符串和之前

Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great": great / \ gr eat / \ / \ g r e at / \ a t To scramble the string, we may ch

Given two words word1 and word2, find the minimum number of steps required to convert word1 to word2. (each operation is counted as 1 step.) You have the following 3 operations permitted on a word: a) Insert a characterb) Delete a characterc) Replace

March 26, 2013 作者:Hawstein 出处:http://hawstein.com/posts/dp-novice-to-advanced.html 声明:本文采用以下协议进行授权: 自由转载-非商用-非衍生-保持署名|Creative Commons BY-NC-ND 3.0 ,转载请注明作者及出处. 前言 本文翻译自TopCoder上的一篇文章: Dynamic Programming: From novice to advanced ,并非严格逐字逐句翻译,其中加入了自己的

之前做过一道题"破锣摇滚乐队",把猫都编了号,每辆车只能装一些编号递增的猫,而且前一辆车的猫编号都比后一辆车小.那道题的DP状态是:f[i][j]表示装了前i只猫,使用了j辆车时第j辆车所剩空间的最大值.转移时,考虑第i只猫是新坐一辆车(从f[i-1][j-1]转移)还是坐第j辆车剩下的空位(从f[i-1][j]转移),当然要从某个子状态转移过来,必须保证这个子状态是存在的(f[i][j]存在就是说j辆车能够塞下前i只猫) 这个题,没有顺序的限制,所以无法直接套用那道题的状态.但n&l

题目 给定一个数组表示股票每天的价格,最多交易k次,且手上最多只能拥有一支股票(即只能先卖出手上现有的股票再去购买新的股票),求最大的收益.     题目链接:买卖股票4     开始思路不清楚,参考了http://blog.csdn.net/dr_unknown/article/details/51939121 的解法. 使用动态规划,先找清状态,题目中有两个主要变量天数,和交易次数,以及所要求的结果:最大的收益.那么可以构造状态dp[i][j],表示前i天最多交易j次获得的最大收益.    

题目:回文字符串 思路:找准状态以及决策,就可以了: 形如:E[i,j]=opt{D[i-1,j]+xi,D[i,j-1]+yj,D[i-1][j-1]+zij} (最长公共子序列) 变形即可: dp[i][j]是第i位置开始长度为j的最小添加的字符串的数量: #include <iostream> #include <algorithm> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <cmath>

题目链接:http://codeforces.com/contest/332/problem/B 题意:在一个序列中,在所有长度为k的区间里找出两个不重叠的最大和,输出这两个最大和所对应的开头的位置a和b. 一开始没有想到用dp来做,于是有了以下的错误思路(读者可以忽略):声明一个结构体,包括head(保存起始点).tail(保存结束点)还有sum(保存长度为k的区间的和).计算出整个序列所有k个小区间的和sum,按sum从大到小排序(隐含的弊端:排序会导致区间与区间之间起始点和结束点的位置很不

aptitude purge $(dpkg -l|grep ^rc|awk '{ print $2 }') 解释:dpkg -l 列出系统中所有安装的软件,如果是已经删除的软件(有残存的配置文件),那么该的软件包的状态是rc,即开头显赫为rc 然后是空格,然后是软件包的名称 |grep ^rc 的用处就是找出状态为rc的所有软件包,即以rc开头的行; |awk '{ print $2 }' awk可以将输入的字符串用指定的分隔符进行分解,缺省情况下是空格,$2是表示第二个字段,也就是软件包的名称

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8fcd775901019mi4.html 感觉自己看这个终于觉得能看懂了!也能感受到后缀自动机究竟是一种怎样进行的数据结构了... 笔者自己的话会用楷体表示出来...[说不定能帮助大家理解,但是可能也破坏了大家的自主理解力?所以...看不懂的话再来看好咯...] 常用的字符串处理工具: 1.       整词索引:排序+二分:Hash表.可以解决整词匹配,但不支持前缀搜索:Hash表在模式串定长的情况下可以用RK解决多模式

1 双数组Tire树简介 双数组Tire树是Tire树的升级版,Tire取自英文Retrieval中的一部分,即检索树,又称作字典树或者键树.下面简单介绍一下Tire树. 1.1 Tire树 Trie是一种高效的索引方法,它实际上是一种确定有限自动机(DFA),在树的结构中,每一个结点对应一个DFA状态,每一个从父结点指向子结点(有向)标记的边对应一个DFA转换.遍历从根结点开始,然后从head到tail,由关键词(本想译成键字符串,感太别扭)的每个字符来决定下一个状态,标记有相同字符的边被选中