【重点】【DP】174.地下城游戏

Leetcode 动态规划DP&贪心求最优解 Leetcode No.70 爬楼梯 https://xingqijiang.blog.csdn.net/article/details/113733757 阅读详情

题目
算是跟编辑距离一档的DP问题。

DP

参考解答:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_70056514/article/details/131513364
重要步骤:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
两个关键点:
(1)骑士的健康点数必须始终为正整数,若 ≤ 0会原地死亡;
(2)骑士到达最后一格后,健康点数必须 ≥ 1,到达最有1格后,保底不死;

Python

class Solution:
    def calculateMinimumHP(self, dungeon: List[List[int]]) -> int:
        m, n = len(dungeon), len(dungeon[0])
        dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)]
        for i in range(m+1):
            for j in range(n+1):
                if i == m or j == n:
                    dp[i][j] = inf
        dp[m][n-1], dp[m-1][n] = 1, 1
        for i in range(m-1, -1, -1):
            for j in range(n-1, -1, -1):
                dp[i][j] = min(dp[i+1][j], dp[i][j+1]) - dungeon[i][j]
                dp[i][j] = max(dp[i][j], 1)

        return dp[0][0]
VLOOKUP_fixed.py 立即下载

相关推荐

YOLO26算法心电图十二导联目标检测+训练好的模型+368张数据集+pyqt可视化界面.zip

附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[导联I(I), 导联II(II), 导联III(III), 胸导联V1(V1), 胸导联V2(V2), 胸导联V3(V3), 胸导联V4(V4), 胸导联V5(V5), 胸导联V6(V6), 加压肢体导联aVF(aVF), 加压肢体导联aVL(aVL), 加压肢体导联aVR(aVR)] · 训练集:313 张 · 验证集:37 张 · 测试集:18 张 · 总计:368 张 该数据集聚焦于临床心电图信号的精准识别与定位,其核心检测目标为标准12导联心电图中的各个独立导联波形区域,涵盖肢体导联(I、II、III)与加压肢体导联(aVR、aVL、aVF),以及胸前导联(V1至V6),适用于心电图自动分析系统中对各导联位置的快速准确标注与分类。数据采集场景真实还原了医院心电图室或急诊监护环境下的标准心电图记录纸,波形清晰、基线稳定,具有高度临床参考价值。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 57 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9708** mAP50-95 | 0.6344 Precision | 0.8990 Recall | 0.9191 train/box_loss | 1.2231 train/cls_loss | 0.9703 val/box_loss | 1.2779 val/cls_loss | 0.... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

leetcode-174. 地下城游戏

有些房间由恶魔守卫,因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数(若房间里的值为负整数,则表示骑士将损失健康点数);其他房间要么是空的(房间里的值为 0),要么包含增加骑士健康点数的魔法球(若房间里的值为正整数,则表示骑士将增加健康点数)。我们英勇的骑士最初被安置在 左上角 的房间里,他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。注意:任何房间都可能对骑士的健康点数造成威胁,也可能增加骑士的健康点数,包括骑士进入的左上角房间以及公主被监禁的右下角房间。如果他的健康点数在某一时刻降至 0 或以下,他会立即死亡。

hehao1999的博客 242

企业级AI助手平台 开箱即用的全栈AI平台,支持多智能体协同、Supervisor模式编排、多种决策模式、RAG技术和流程编排能力 支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化

企业级AI应用开发框架,支持多厂商大模型统一接入与管理,安全可控的企业知识库与高精度检索优化能力,提供可视化流程编排、自主决策智能体与多智能体协同调度,兼容主流 Agent Skill 协议,帮助企业与开发者零门槛快速构建安全、高效、可落地的AI智能体应用与行业解决方案。

【算法】【动态规划】路径问题

动态规划

yj20040627的博客 1191

基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了基于动态窗口法(DWA)的机器人局部路径规划算法,深入剖析其在动态环境中实现自主避障与实时轨迹优化的核心机制。文章详细阐述了DWA算法的速度空间采样策略、轨迹预测模型、动力学约束处理及多目标代价函数的设计原理,并通过构建完整的Matlab仿真框架验证算法有效性。结合典型场景的仿真实验,展示了机器人在复杂障碍物环境下如何实时生成安全、平滑且符合运动学约束的最优路径,充分体现了DWA在移动机器人导航中的实用性与鲁棒性。; 适合人群:具备机器人运动规划基础知识和Matlab编程能力,从事智能移动机器人、自动驾驶或服务机器人研发的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解DWA算法的理论基础与实现细节;②掌握机器人局部路径规划的仿真实现方法;③为实际机器人系统的导航模块开发提供可复用的算法原型与代码参考;④作为进一步研究高级导航算法(如TEB、MPC)的技术基础。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析与调试,重点关注速度采样、轨迹积分、障碍物距离计算及代价评估等关键环节,通过调整参数在不同地图环境中进行对比实验,以深刻把握算法性能与参数之间的关系,进而提升对实时路径规划系统设计的理解与应用能力。

【轴承故障诊断】用于轴承故障诊断的集中时频分析研究(Matlab代码实现)

内容概要:本文系统研究了用于轴承故障诊断的集中时频分析技术,重点解决了传统时频分析方法在处理非平稳信号时存在的能量分散与分辨率不足等问题。通过引入集中时频分析方法,能够有效聚焦信号能量,精确提取轴承故障特征频率,提升故障识别的准确性与时效性。文章详细阐述了该方法的理论基础,并结合仿真信号与实际实验数据验证其优越性能,同时提供了完整的Matlab代码实现流程,涵盖信号预处理、时频变换、参数优化及结果可视化等环节,便于读者复现与拓展应用。; 适合人群:具备一定信号处理理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事机械设备状态监测、故障诊断与预测性维护工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电机、风机、齿轮箱等旋转机械的早期轴承故障检测,实现故障预警;②提升工业设备运维系统的智能化水平,支撑预测性维护体系构建;③作为高校或研究机构在信号处理、机械故障诊断等课程中的教学案例与实践素材。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段运行与调试,深入理解集中时频分布的生成机制及其关键参数(如核函数选择、平滑窗口大小)对诊断效果的影响,并尝试将其应用于其他类型的机械故障信号分析中,开展对比研究以深化对该方法适用性的认识。

【动态规划】路径问题:不同路径,珠宝的最高价值,下降路径最小和,最小路径和,地下城游戏

本文总结了6道动态规划路径问题的解法,包括不同路径、带障碍路径、珠宝价值、下降路径、最小路径和地下城游戏。每道题都采用二维DP数组进行状态转移,通过不同的初始化方式和边界处理来解决特定问题。关键点包括:状态转移方程的设计、边界条件的处理以及根据题目特点调整初始化策略(如设置无穷大值或特殊初始值)。这些题目展示了动态规划在路径类问题中的通用解题框架和灵活应用。

记录了从0学习Java技术栈的日常 211

科研党必备:用MATLAB批量处理.mat文件数据的3种高效方法

本文为科研人员提供了使用MATLAB批量处理.mat文件数据的三种高效方法,涵盖智能数据加载、专业可视化与自动化报告生成。通过构建自动化框架、多维度数据画图策略及批量处理流程,帮助用户显著提升数据处理效率与图表专业性,解决海量实验数据的管理与分析难题。

weixin_29089057的博客 71

LeetCode 174. 地下城游戏

LeetCode 174. 地下城游戏 一些恶魔抓住了公主(P)并将她关在了地下城的右下角。地下城是由 M x N 个房间组成的二维网格。 我们英勇的骑士(K)最初被安置在左上角的房间里,他必须穿过地下城并通过对抗恶魔来拯救公主。 骑士的初始健康点数为一个正整数。如果他的健康点数在某一时刻降至 0 或以下,他会立即死亡。 有些房间由恶魔守卫,因此骑士在进入这些房间时会失去健康点数(若房间里的值为负整数,则表示骑士将损失健康点数);其他房间要么是空的(房间里的值为 0), 要么包含增加骑士健康点数的魔法球(

小小鹿 216

2021-03-08 使用SPDK部署NVMe over TCP

NVMe-oF Target入门指南 SPDK NVMe over Fabrics Target是一个用户空间应用程序,通过以太网,Infiniband或光纤通道等结构呈现块设备,SPDK目前支持RDMA和TCP传输。 本文将在已经编译好SPDK的基础上演示如何使用SPDK搭建NVMe over TCP,前提是您已经将一块NVMe硬盘挂载到linux系统中。 如果您想获取有关SPDK更详细的信息,请参考 官方文档。 演示过程的Host主机的ip地址是192.168.0.21,Target主机的ip地址是19

Pancras的博客 2843

STM32 HAL PWM (占空比) -电机软启动不到位解决

为了避免电机启动电压大造成设备损坏,或者供电不足导致重启,通常在对启动都需要一个PWM进行软启动,下面对PWM电机软启动详细介绍。

weixin_44597885的博客 866

174. 地下城游戏

174. 地下城游戏题目描述思路分析代码实现 题目描述 点这里 思路分析 数字三角形模型Dp f[i][j]:(i,j)−>右下角,i,j所需要的最小初始值。f[i][j]:(i,j)->右下角,i,j所需要的最小初始值。f[i][j]:(i,j)−>右下角,i,j所需要的最小初始值。 f[i][j]=min(f[i+1][j],f[i][j+1]);f[i][j]=min(f[i+1][j],f[i][j+1]);f[i][j]=min(f[i+1][j],f[i][j+1]); f[i

Keep studying 1390

MicroBlaze系列教程(5):AXI_UART16550的使用

axi-uart16550是Xilinx的一款串口IP核,支持配置成16450或16550模式,16550和16450是指的早期电脑主板上的串口芯片型号,16550相比于16450多了FIFO,现在已经很少使用。相比于,16550支持1或2位停止位,包括uartlite所有的功能,而且支持在SDK中灵活对波特率、数据、校验方式进行配置。与uartlite不同的是,不能单独指定发送中断和接收中断函数,只有一个中断函数,通过event参数来区分当前是发送或接收中断。

whik1194的博客 4541

[LeetCode]174. 地下城游戏(java实现)线性dp

[LeetCode]174. (java实现)1. 题目2. 读题(需要重点注意的东西)3. 解法4. 可能有帮助的前置习题5. 所用到的数据结构与算法思想6. 总结 1. 题目 2. 读题(需要重点注意的东西) 思路(): 3. 解法 ---------------------------------------------------解法--------------------------------------------------- 可能存在的问题: 4. 可能有帮助的前置习题 5. 所用到

cloud的博客 293

射频仿真软件:ADS (Advanced Design System)_(29).ADS脚本编程与自动化

ADS脚本编程为射频设计提供了强大的自动化工具,可以帮助用户实现设计流程的优化、参数扫描和优化、结果分析和报告生成等任务。选择合适的脚本语言(Python、Tcl、AEL)并合理设置ADS环境,可以显著提高设计效率和准确性。通过实际项目中的应用案例,我们可以更好地理解如何利用脚本编程解决复杂的射频设计问题。希望本文对您的ADS脚本编程学习有所帮助。

kkchenjj的博客 2469

【研发日记】Matlab/Simulink自动生成代码(二)——五种选择结构实现方法

相比C文本类编程语言,Simulink图形化编程语言的优势是逻辑思路和数据流清晰了很多,劣势是程序执行的时序不明确,而且各个模块的配置使编程的灵活度下降了不少,在使用习惯上面总感觉有各种限制。本文就是拆解Simulink中最基础的几个编程模块,发扬它的优势,避开劣势。

Mr.Cssust的博客 3849

【动态规划】| 详解路径问题之地下城游戏 力扣174 (困难题)

动态规划中的经典问题之路径问题,本题和前几道题有很大差异,体现在初始化,状态表示等五个方面都是反过来的,本文从五个方面进行解析这个题目,分析算法原理以及最后的代码编写

inight的博客 1956

四非人的保研之路,2024(2025届)四非计算机的保研经验分享(西南交通、苏大nlp、西电、北邮、山软、山计、电科、厦大等)

本身我就是福建人,xmu 3小时就能到家,然后导这边毕业要求容易,不想读博,达到要求就能放实习,每周打卡35h,比较自由,遂考虑。北邮弱com,联系了蛮多老师,几乎都给了考核机会,面试的老师好几位都考核人工智能基础,会问你卷积的计算,问的还是蛮细的。当时结果是暂定,以为是稳了,遂没联系其他老师,但是之后询问发现只是候补,懒得联系其他老师,928候补到,放弃。东北大学,2000人大机试,入营点送,全国巡回面试,每个人就面不到10分钟,我就被问了3个问题就结束了,候补。科研组,导师有人脉,想读博出成果可以去。

专注于AI领域前沿知识,业余爱好开发软件 4351

两道题回顾之前学习的动态规划所有流程— 康Sir的学习笔记

状态转移方程不同角度分析以及空间压缩

2302_76853832的博客 494

(2)NPW(监控片)【中】---业务场景精讲

自己在日常工作当中,由于非产线人员出生,对NPW的知识一直一知半解,业务场景认识的不够透彻,做系统的时候很难理解甲方的NPW业务应用,特收集了不少关于NPW的一些业务场景,下面都是一些摘抄,大家关注我标红标粗的部分,

阿拉伯梳子的专栏 1586

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

【动态规划Ⅲ】二维数组的动态规划——start到finish的不同路径

dp[i][j] 与p[i+1][j]和dp[i][j+1]相关,因为是需要的最低健康初值,那么自然是dp[i+1][j]和dp[i][j+1]中更小的那一个,但是最后怎么更新呢?我们从左上角开始进行动态规划,那么每个点需要记录到这个点需要的最小健康初值外,还需要记录到当前点的和,然而到一个点可以经过其左边or上边的点,这两个路径中,可能一个健康初值小,而另外一个健康值和更大,这两个因素都十分重要。如果重点是健康初始值的大小,那么选择蓝色路径,但是由于其和只有-1,重点右下角为-2,所需健康初值变成4;

massive_jiang的博客 1188

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

动态规划入门题单(持续更新)

动规

weixin_49537023的博客 274

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

dp1——路径&距离

能帮到你的话,就给个赞吧 😘。

qq_42863961的博客 565

【动态规划 | 路径问题】动态规划方法:解决路径问题的最佳策略

路径问题在计算机科学中有广泛的应用,如最短路径、最长路径以及各种约束条件下的路径优化问题。动态规划作为一种有效的算法策略,能够通过分治思想将复杂的路径问题分解为更小的子问题,从而提高计算效率。在本文中,我们将探讨动态规划方法如何成为解决路径问题的最佳策略,深入分析其在不同路径问题中的应用,以及如何通过合理设计状态转移方程来优化解法。

专注于 C/C++ 后端开发,涵盖基础语法、Linux系统与网络、MySQL数据库、常见算法及项目经验。 1175

算法奇妙屋(十一)-不同路径问题(动态规划)

【代码】算法奇妙屋(十一)-不同路径问题。

景画的博客 833

动态规划与树形结构在算法面试中的优化技巧

动态规划(DP)和树形结构是算法面试中的两大核心考点。动态规划通过将问题分解为子问题来优化计算效率,其关键在于状态定义和转移方程的设计。树形结构则涉及二叉树遍历、重建等操作,空间复杂度优化是常见考察点。在实际工程中,这两种数据结构广泛应用于路径规划、决策系统等领域。本文以牛客网高频面试题为例,详解如何通过增加状态维度处理传送门条件,以及利用parent指针实现O(1)空间复杂度的树重建。特别针对动态规划的滚动数组优化和树形结构的Morris遍历等工程实践技巧进行剖析,帮助开发者掌握面试中的算法优化方法论。

weixin_30888413的博客 380
上一篇: 【重点】【DFS】1905. 统计子岛屿
下一篇: 【重点】【双指针】18.四数之和
Allenlzcoder
博客等级 码龄10年 925粉丝 512原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值