DP好题分类

恶补DP

线性状态 DP

  • P1192 台阶问题
  • P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截
  • P1280 尼克的任务
  • P1091 [NOIP2004 提高组] 合唱队形
  • P1944 最长括号匹配
  • P1439【模板】最长公共子序列
  • P4310 绝世好题
  • P6835 [Cnoi2020]线形生物
  • P6647 [CCC 2019] Tourism
  • P6902 [ICPC2014 WF]Surveillance
  • P2519 [HAOI2011]problem a
  • P2516 [HAOI2010]最长公共子序列

背包问题

  • P1048 [NOIP2005 普及组] 采药
  • P1616 疯狂的采药
  • P1064 [NOIP2006 提高组] 金明的预算方案
  • P1776 宝物筛选
  • P5020 [NOIP2018 提高组] 货币系统
  • P5322 [BJOI2019]排兵布阵
  • P3188 [HNOI2007]梦幻岛宝珠
  • P5289 [十二省联考 2019]皮配

基础多维 DP

  • P1216 [USACO1.5][IOI1994]数字三角形 Number Triangles
  • P1025 [NOIP2001 提高组] 数的划分
  • P1140 相似基因
  • P1233 木棍加工
  • P1006 [NOIP2008 提高组] 传纸条
  • P1941 [NOIP2014 提高组] 飞扬的小鸟
  • P1070 [NOIP2009 普及组] 道路游戏
  • P2051 [AHOI2009]中国象棋
  • P2467 [SDOI2010]地精部落
  • P5017 [NOIP2018 普及组] 摆渡车
  • P5664 [CSP-S2019] Emiya 家今天的饭
  • P1758 [NOI2009] 管道取珠
  • P6764 [APIO2020]粉刷墙壁
  • CF1111D Destroy the Colony

区间 DP

  • P1880 [NOI1995] 石子合并
  • P1040 [NOIP2003 提高组] 加分二叉树
  • P1063 [NOIP2006 提高组] 能量项链
  • P4170 [CQOI2007]涂色
  • P1220 关路灯
  • P3205 [HNOI2010]合唱队
  • P2890 [USACO07OPEN]Cheapest Palindrome G
  • P5851 [USACO19DEC]Greedy Pie Eaters P
  • P5336 [THUSC2016]成绩单
  • P3592 [POI2015]MYJ
### 动态规划的常见分类总结 动态规划作为一种重要的算法设计方法,其应用场景非常广泛。根据问的特点和解决思路的不同,动态规划可以分为多种类别。以下是常见的动态规划分类及其特点描述: #### 1. **线性 DP** 线性 DP 是最基础的一类动态规划问,适用于处理一维数组或序列上的优化问。这类问通常涉及从前向后的状态转移过程。 - 经典目:最长上升子序列(LIS)、最大字段和模型等。 - 特点:状态通常是基于单个变量定义的,例如 `f[i]` 表示以第 `i` 个元素结尾的最大值[^2]。 #### 2. **区间 DP** 当问涉及到一段连续区间的最优解时,可考虑使用区间 DP。它的核心在于枚举所有可能的分割点,并从中选取最优方案。 - 经典目:石子合并、括号序列模型等。 - 特点:状态一般表示为 `f[l][r]`,代表从位置 `l` 到位置 `r` 的某个属性值[^2]。 #### 3. **树形 DP** 对于树结构上的动态规划问,称为树形 DP。该类问需要遍历整棵树,并在节点之间传递信息完成计算。 - 经典目:最小支配集、最大独立集等。 - 特点:状态往往依赖于父节点与子节点的关系,递归形式较为普遍[^2]。 #### 4. **状态压缩 DP** 当状态数量有限且可以用二进制编码表达时,适用状态压缩 DP 方法。这种方式能够有效减少内存消耗并提高运行速度。 - 经典目:旅行商问(TSP)、棋盘覆盖等。 - 特点:利用位运算技术对集合进行紧凑表示,如用一个整数记录哪些元素被选中。 #### 5. **背包问** 这是另一大类典型的动态规划问,主要研究资源分配下的最大化收益情形。依据物品是否允许拆分又细分为若干种变体。 - 常见类型: - 完全背包 - 多重背包 - 分组背包 - 混合背包 - 特点:每件商品都有重量和价值两个维度参数约束着决策过程[^2]。 --- ### 空间优化技巧 值得注意的是,在具体实现过程中还可以采取措施降低空间复杂度。比如针对只与前后少数几个阶段相关的场景,可以把原本高维的状态数组替换为低维甚至固定大小缓冲区的形式来维护必要数据[^3]。 ```python # 示例代码展示如何将O(n)空间降至O(1) def max_subarray_sum(nums): if not nums: return 0 pre = cur = nums[0] result = cur for num in nums[1:]: cur = max(num, pre + num) result = max(result, cur) pre = cur return result ``` 以上就是关于动态规划的一些基本分类介绍及相关实例解析[^2]。 ---
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